Index sensitivity analysis applied to the Canadian Forest Fire Weather Index and the McArthur Forest Fire Danger Index
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A number of different methodologies are developed for examining the sensitivities of an index. These methodologies are applied to examine the characteristics of the Canadian Fire Weather Index (FWI) and the McArthur Forest Fire Danger Index (FFDI) using 8 years of gridded data throughout Australia. Percentile changes in input conditions show that the indices are similar to each other in that they are both most sensitive to wind speed, then secondly to relative humidity and thirdly to temperature. On a finer scale, a combination of the relationship between the indices and their partial derivatives shows that the FFDI is relatively less sensitive to wind speed and rainfall, and more sensitive to temperature and relative humidity, than the FWI. A method based on equilibrium values of the indices shows that the FFDI has a temperature threshold set by recent rainfall above which its sensitivity increases, resulting in some non-linearity in its relationship with the FWI. The sensitivity differences between the indices mean that the indices are complementary in that they each respond to a somewhat different set of conditions, as is shown by examining a number of recent fire events. The fire events also reveal that index values associated with dangerous fire behaviour can vary greatly between different regions. Methods to reduce the consequences of this variation are examined, including the use of index percentiles. Copyright © 2009 Royal Meteorological Society
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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