Spatial variability in wildfire probability across the western United States
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing knowledge of fire–environment linkages in the western USA, obtaining reliable estimates of relative wildfire likelihood remains a work in progress. The purpose of this study is to use updated fire observations during a 25-year period and a wide array of environmental variables in a statistical framework to produce high-resolution estimates of wildfire probability. Using the MaxEnt modelling technique, point-source fire observations that were sampled from area burned during the 1984–2008 time period were related to explanatory variables representing ignitions, flammable vegetation (i.e. fuels), climate and topography. Model results were used to produce spatially explicit predictions of wildfire probability. To assess the effect of humans on the spatial patterns of wildfire likelihood, we built an alternative model that excluded all variables having a strong anthropogenic imprint. Results showed that wildfire probability in the western USA is far from uniform, with different areas responding to different environmental drivers. The effect of anthropogenic factors on wildfire probability varied by region but, on the whole, humans appear to inhibit fire activity in the western USA. Our results not only provide what appear to be robust predictions of wildfire likelihood, but also enhance understanding of long-term controls on wildfire activity. In addition, our wildfire probability maps provide better information for strategic planning of land-management activities, especially where fire regime knowledge is sparse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».