この記事はもともとGristに掲載されたもので、Climate Deskのコラボレーションの一部です。
アメリカ史上最悪の山火事の一つとなりそうなこの災害には、多くの原因があった。先週ロサンゼルスを襲った火災の前には、8ヶ月間ほとんど雨が降らず、低木に覆われた大地は完全に乾いていた。サンタアナの風が山々を吹き抜け、その突風は小さな火を猛火へと変え、燃えさしを何マイルも先まで吹き飛ばした。1万2000棟もの建物が焼失し、約10万人が家を追われ、少なくとも20人以上が亡くなった。
今週、風が再び強まる中、火災に関する重要な疑問は依然として解明されていない。そもそも何が火災の引き金となったのか？そして、火災は防ぐことができたのか？パサデナのイートン火災は風で倒れた電線が原因だとする説や、パリセーズ火災は1週間前に発生した小規模な火災の残り火が原因だとする説もある。しかし、考えられる原因は多岐にわたる。乾いた草の上をアイドリングしている車のエンジンでさえ、火災を引き起こす可能性があるのだ。
「現時点で結論を急ぐのは憶測に過ぎません」と、パリセーズ火災の原因調査を主導する米国アルコール・タバコ・火器取締局（ATF）の広報担当者ジンジャー・コルブラン氏はロサンゼルス・タイムズ紙に語った。原因究明にはおそらく数ヶ月かかるだろう。2023年8月にマウイ島ラハイナを壊滅させた火災（同様に強風に見舞われた）は、送電線の破損が原因であるとATFが結論付けるまでには1年以上かかった。
ロサンゼルスの山火事の原因は、たとえ十分な時間があったとしても、謎のままかもしれない。最近の調査によると、米国西部で発生した山火事の半数以上で、当局は発火源を特定できていない。気候変動によってこうした致命的な山火事の発生頻度が高まっているにもかかわらず、この知識不足が予防活動の妨げとなっている可能性がある。当局が火災の原因を予測できれば、より強靭な地域づくりに貢献し、次の致命的な山火事を回避する方法を住民に啓発することができるだろう。
「火災研究は非常に困難です。干し草の山から針を探すよりも難しいのです」と、南カリフォルニア大学で自然災害を研究するコスタス・シノラキス教授は述べた。ロサンゼルスで発生したような、特に高温の火災では、証拠が消失してしまうことが多いとシノラキス教授は指摘する。「だからこそ、火災による被害を軽減するのは非常に難しいのです」とシノラキス教授は語る。「何が火災の引き金になるのか、全く分からないのですから」
米国森林局はコンピューター科学者と協力し、人工知能（AI）が過去の事例の解明に役立つかどうかを検証している。ボイシ州立大学のデータサイエンティストが主導し、今月初めに学術誌「Earth's Future」に掲載された研究では、1992年から2020年にかけて西部諸州で発生した未解決の山火事15万件以上の状況を分析し、山火事の80%は人為的（偶発的か意図的かを問わず）による可能性が高い一方、落雷はわずか20%であることがわかった。カリフォルニア州消防局によると、カリフォルニア州の山火事の95%は人為的なものだ。
森林局の研究生態学者で、この研究に貢献し、全国の山火事に関する過去のデータベースを管理しているカレン・ショート氏は、山火事の発生原因を理解することが、山火事の予防と一般への啓発に不可欠だと述べています。戦略的な予防策は効果を発揮しているようです。全米防火協会によると、米国における住宅火災は1980年代以降、ほぼ半減しています。
2024年、ショート氏は山火事アーカイブを拡張し、気象、標高、人口密度、火災発生時期など、調査員にとって有用な情報をより多く収録しました。「時系列で追跡するには、こうした情報をデータに記録しておく必要があります。1900年代のものも今でも追跡しています」と彼女は言います。
ショート氏によると、米国西部における山火事の傾向は人間の活動によって変化してきた。かつては鉄道や製材所に起因する火災が多かったが、近年は電線、花火、銃器による発火が増えている。
2022 年 6 月、パサデナで違法花火の使用を警告する標識が設置されました。
写真：デビッド・マクニュー/ゲッティイメージズ調査によると、車両や設備が最大の原因である可能性が高く、1992年以降に発生した原因不明の山火事の21%を引き起こしている可能性がある。昨年秋、カリフォルニア州の空港火災はまさにそのような火災で、23,000エーカー以上が焼失した。また、放火や偶発的な発火（喫煙、銃火、キャンプファイヤーなど）による火災も増加しており、これらが全体の18%を占めている。2017年には、アリゾナ州のあるカップルが赤ちゃんの性別発表パーティーで青い煙を噴き出す花火を選んだことが、ソーミル火災の発火原因となり、47,000エーカー近くが焼失した。
しかし、これらの結果は決定的なものではありません。本研究で使用されたような機械学習モデルは、特定の発火が実際に起こったことを証明するのではなく、特定の火災の原因となる可能性を予測するように訓練されています。本研究のモデルは、原因が既知の火災でテストしたところ、発火源として雷か人間の活動のどちらかを選択する際に90%の精度を示しましたが、11の可能性のある人間の行動のうちどれが原因であるかを正確に特定することはより困難で、正しく判断できたのは半分だけでした。
この研究を率いたボイシ州立大学のデータサイエンス博士研究員、ヤヴァル・プールモハマド氏は、火災の推定原因を知ることで、当局が実際に火災が発生する前に危険度の高い地域の住民に警告を発するのに役立つ可能性があると述べています。「人々に何に最も注意すべきかのヒントを与えることができるかもしれません」と彼は述べました。「将来的には、AIが現実世界での行動に役立つ信頼できるツールになるかもしれません。」
USCのシノラキス教授は、プールモハマド氏とショート氏の研究はリスクの変化を理解する上で重要だと述べ、風の影響を受けない地下に送電線を埋設するなど、積極的な対策を提唱している。
2018年の研究では、カリフォルニア州パラダイスで同年に発生したキャンプファイアのように、倒れた電線が原因の火災が増加していることが明らかになりました。ただし、著者らは、電線が火災の原因の多くを占めているわけではないものの、より広範囲の焼失地との関連が指摘されています。
「私たちは、地域社会が気候変動に対してより強靭になるように、しっかりと対策を講じなければなりません」とシノラキス氏は述べた。「ロサンゼルスの極端な状況を見ればわかるように、消火だけでは十分ではありません。」
