This thesis presents a probabilistic spatio-temporal Bayesian Network (BN) model for prediction of daily fire risk to houses and vegetation in the meso-scale (1 km² spatial resolution). The BN model consists of the fire occurrence, fire size and fire damage model. The models include variables expressing weather conditions, topography, fuel types and anthropogenic influence. The BN models are coupled with a GIS for both parameter learning and output mapping. Predictions are made for study areas in Greece, Cyprus and France demonstrated in daily maps.     «

This thesis presents a probabilistic spatio-temporal Bayesian Network (BN) model for prediction of daily fire risk to houses and vegetation in the meso-scale (1 km² spatial resolution). The BN model consists of the fire occurrence, fire size and fire damage model. The models include variables expressing weather conditions, topography, fuel types and anthropogenic influence. The BN models are coupled with a GIS for both parameter learning and output mapping. Predictions are made for study areas i...     »

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein probabilistisches Bayes‘sches-Netz (BN) Modell zur raum-zeitlichen Vorhersage des täglichen Brandrisikos für Häuser und Vegetation in der Mesoskala (1 km² räumliche Auflösung) entwickelt. Das BN Modell besteht aus Teilmodellen zur Beschreibung 1) der Feuerauftretenswahrscheinlichkeit, 2) die Brandgröße und 3) der Brandschadensabschätzung. Die Modelle beinhalten Variablen zur Beschreibung der Wetterbedingungen, Topographie, Brennstoffart und des menschlichen Einflusses. Die BN-Modelle sind mit einem Geoinformationssystem (GIS) für die Parameterbestimmung und zur Kartenerstellung der Ergebnisse für ausgewählte Gebiete gekoppelt. Vorhersagen werden für Untersuchungsgebiete in Griechenland, Zypern und Frankreich gemacht und in täglichen Karten illustriert.     «

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein probabilistisches Bayes‘sches-Netz (BN) Modell zur raum-zeitlichen Vorhersage des täglichen Brandrisikos für Häuser und Vegetation in der Mesoskala (1 km² räumliche Auflösung) entwickelt. Das BN Modell besteht aus Teilmodellen zur Beschreibung 1) der Feuerauftretenswahrscheinlichkeit, 2) die Brandgröße und 3) der Brandschadensabschätzung. Die Modelle beinhalten Variablen zur Beschreibung der Wetterbedingungen, Topographie, Brennstoffart und des menschlichen Einf...     »