Interannual changes of active fire detectability in North America from long‐term records of the advanced very high resolution radiometer
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses practical issues related to the processing of 1‐km National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) advanced very high resolution radiometer (AVHRR) data for producing a consistent, long‐term time series of active fire locations over the Continental United States and Canada. The effects of the interannual changes in measured background temperatures, caused by the orbital drift of the afternoon NOAA satellites and by environmental factors, are investigated. Background temperature changes are analyzed using a time series of monthly mean clear‐sky brightness temperatures from the NOAA National Environmental Satellite, Data, and Information Service (NESDIS) Pathfinder Atmosphere (PATMOS) data set at a 1° × 1° resolution. Examples of target areas over four predominant land cover types, as defined in the International Geosphere‐Biosphere Programme (IGBP) global 1 km data set, are presented. The results indicate that over forests (defined as >60% tree canopy cover) the contrast between nonburning background and fire pixels is nearly always sufficient for successful fire detection. Over nonforested areas, however, the low saturation temperature of the mid‐IR channel on the NOAA 7 to NOAA 14 satellites often sets a physical limit to the separation of valid fire pixels and false ones. Moreover, the severity of this effect changes over the years with the changing background temperatures. The results suggest that because of the potential spurious trends in the number of fires, nonforested areas be excluded from the multiyear analysis. However, a detailed assessment of the emissions from nonforest fires is needed to quantify the effect of this on continental‐scale emission estimates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».