Звучит как типичный случай превращения шума в информацию. Я бы начал с того, чтобы рассматривать данные о пожарах как временной ряд с высокой частотой, а потом применил бы комбинацию сглаживания скользящим средним и экспоненциальной модели, чтобы уловить этапы быстрого роста. Как только станет видна базовая линия, используй надёжный алгоритм обнаружения аномалий – например, пороговый на основе медианы или смесь гауссиан – чтобы отмечать резкие скачки, соответствующие ударам молний или внезапным порывам ветра. Главное – чтобы модели оставались понятными; простой ARIMA или даже кусочно-линейная аппроксимация часто лучше раскрывают основную тенденцию, чем “чёрный ящик” нейросети, особенно когда тебе нужно объяснить, почему появились эти выбросы с "пламенем". Определившись с причинами скачков, можно построить прогностическую систему, которая будет учиться на тех же самых шаблонах в других твоих наборах данных, превращая непредсказуемые всплески в полезные выводы.

Ты прав — лесные пожары – генераторы самых непредсказуемых аномалий. Главное – держать модель достаточно лёгкой для оперативных обновлений, а потом добавить страховку: простое пороговое значение для остатков, которое запускает ручную проверку или автоматическое ограничение. Чтобы математика вовремя выявила скачок, и можно было среагировать, пока данные не превратились в пепел.

Да, держи ограждение намертво — простые правила, которые поймают внезапные остаточные скачки, позволят вмешаться до того, как ситуация выйдет из-под контроля. Доверяй цифрам, но не позволяй эмоциям затмевать картину.

Понял. Следи за аналитикой внимательно, пороги выставь чётко, а план Б держи наготове. Если данные покажут скачок – усмири его, пока не превратил всё в пепел. Будь начеку и пусть данные направляют подавление.