Modeling Wildfire Spread in Mountain Pine Beetle-Affected Forest Stands, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mountain pine beetle ( Dendroctonus ponderosae Hopkins; MPB) has killed lodgepole pines ( Pinus contorta Dougl. ex Loud.) across 20 million hectares of central British Columbia, Canada, since the late 1990s, challenging land managers as well as fire management personnel. Although recent studies have used models to simulate how MPB might affect fire spread, very little fire behaviour has been documented in MPB-affected stands. We documented rate of spread (ROS) in experimental fires and wildfires in recent MPB-killed stands in British Columbia using interpretations of oblique photographs, airborne measurements of wildfire spread, and experimental burns. Fire spread observations were used to develop ROS models following the empirical approach of the Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS). Sixteen fire runs were examined that occurred in mature MPB-affected pine stands from 1 to 5 years since peak attack. Observations of ROS were associated with corresponding weather measurements from nearby weather stations and non-linear regression curves were fit to paired ROS and Initial Spread Index (ISI) data according to CFFDRS convention. Although the dataset is less robust than a strictly experimental approach, fires had faster spread and more crown fire than predicted, with a linear average of 2.7 times higher ROS in best fit models than expected for unaffected pine. The most likely crown fire initiation threshold ( P = 0.5) was ISI 5.5. Fire intensity is likely higher in early post-MPB stands due to increased ROS, lower crowning thresholds, and greater consumption of fine dead branches. Further studies on fire behaviour in MPB-affected stands are needed, but the present findings can help reduce uncertainty in fire and land management decisions in the interim.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».