リモートセンシングデータに基づく山火事の拡散シミュレーションは、リモートセンシング技術で可燃物や地形、火点などのデータを取得し、山火事拡散シミュレーションモデルと組み合わせて森林火災の拡散状況を予測する方法であり、森林防火や救助活動に重要な参考となる。本稿では、Cell2FireとFARSITEという二つの山火事拡散シミュレーターを用いて、四川省凉山地域と内モンゴル自治区那吉林場で発生した二つの森林火災をシミュレーションし、両シミュレーターのシミュレーション精度を比較した。また、連続シミュレーションの精度が低い問題に対し、BAIスペクトル指数と領域成長に基づく焼失区域再初期化手法を提案し、焼失区域を自動抽出するとともに衛星火点データを組み合わせて山火事拡散シミュレーターを再初期化し、複数日にわたる連続シミュレーションの精度を向上させた。実験結果は次の通りである：（1）FARSITEとCell2Fireのシミュレーション結果は類似しており、多くの場合FARSITEのシミュレーション精度がやや高い；（2）連続シミュレーションおよびVIIRS再初期化手法と比較して、提案した焼失区域再初期化手法は長期間のシミュレーション誤差蓄積問題や初期火点欠如による不十分なシミュレーション問題を改善でき、焼失区域再初期化手法を用いたCell2FireとFARSITEのシミュレーション結果が最も高精度であり、シミュレーション結果の精度向上には、シミュレーターの選択よりも適切なシミュレーション方法の選択が重要であることを示している。

FARSITE;Cell2Fire;VIIRS;森林火災;火災シミュレーション;「5·7」凉山森林火災;「5·17」那吉林場森林火災