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Enregistrement W1845256304 · doi:10.1007/s10584-015-1521-0

Fuel moisture sensitivity to temperature and precipitation: climate change implications

2015· article· en· W1845256304 sur OpenAlexaffabout
Mike Flannigan, B. Mike Wotton, Ginny Marshall, William J. de Groot, Joshua M. Johnston, Natasha Jurko, Alan S. Cantin

Notice bibliographique

RevueClimatic Change · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of TorontoNatural Resources CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceWater contentMoistureClimate changeClimatologyAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to examine the sensitivity of fuel moisture to changes in temperature and precipitation and explore the implications under a future climate. We use the Canadian Forest Fire Weather Index System components to represent the moisture content of fine surface fuels (Fine Fuel Moisture Code, FFMC), upper forest floor (duff) layers (Duff Moisture Code, DMC) and deep organic soils (Drought Code, DC). We obtained weather data from 12 stations across Canada for the fire season during the 1971–2000 period and with these data we created a set of modified weather streams from the original data by varying the daily temperatures by 0 to +5 °C in increments of 1 °C and the daily precipitation from −40 to 40 % in increments of 10 %. The fuel moistures were calculated for all the temperature and precipitation combinations. When temperature increases we find that for every degree of warming, precipitation has to increase by more than 15 % for FFMC, about 10 % for DMC and about 5 % for DC to compensate for the drying caused by warmer temperatures. Also, we find in terms of the number of days equal to or above an FFMC of 91, a critical value for fire spread, that no increase in precipitation amount alone could compensate for a temperature increase of 1 °C. Results from three General Circulation Models (GCMs) and three emission scenarios suggest that this sensitivity to temperature increases will result in a future with drier fuels and a higher frequency of extreme fire weather days.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations338
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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