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Enregistrement W102869510

Modelling forest fire weather risk in Continental Portugal

2011· article· en· W102869510 sur OpenAlexaboutno aff
Luís Carvalheiro, Guilherme Oliveira Chagas, María Dolores Manso Orgaz, Mário Pereira, L. Caramelo, Yoshihiro Yamazaki

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyHumanitiesEnvironmental scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with other Southern European countries, Portugal has, each year, enormous damages resulting directly and/or indirectly from forest fire activity, with obvious ecological, financial and social implications. In the last thirty years, more than 3 million hectares of the Portuguese territory have been burnt, placing Portugal on the top-five European Countries most affected by forest fires. Prevention and planning arise as one the most important strategies to minimize the consequences of these hazardous events. To fulfil those goals, information, either to be used by decision makers or for public awareness plays a major role. Thus, the importance of the development and use of different forest fire danger estimation systems is clearly obvious. The Canadian Forest Fire Weather Index System (FWI), developed by the Canadian Forestry Service is based on daily values of temperature, relative humidity, wind at noon and 24-hour accumulated precipitation and is used to estimate the fire risk in Portugal. Advances in computer power in association with state-of-the-art numerical weather prediction models enables increasingly higher resolution weather forecasts, which can be used to replace the initial weather station data dependency, to produce finer detail on local and regional atmospheric circulation patterns, not always possible with a weather station network. The Weather Research and Forecasting model (WRF), via it’s Advanced Research WRF (ARW) core can be used to generate inputs for the estimation of the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI). Forecasts (day +1 and day +2 ) of meteorological variables, allows the computation of the FWI system components in each gridpoint of a high resolution domain (3 km), covering the Portuguese territory. Thus, the main objectives of this preliminary study are: 1) to investigate if the WRF-based FWI components can mimic the spatial distribution of area burned, both for an exceptional and average fire seasons; 2) to evaluate if these high-resolution weather forecasts can provide an added-value for forest fire danger estimation and 3) to analyze the potential use of the coupled WRF-FWI system as a tool for producing fire weather risk maps to the community, contributing, thus, for the prevention of wildfires. The WRF model setup, data sources characteristics used for its initialization and the FWI computation scheme are thoroughly described. Results evaluation are based on the comparison of grid-based and station-based FWI and with fire-scars locations, for 2003 and 2009 fire seasons. The 2003 fire season was, both in terms of number of occurrences and area burned, the worst of the last 25 years fire season in Portugal while, on the other hand, 2009 fire season has been considered as an average year in terms of number of fires.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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