An optimization model for locating fuel treatments across a landscape to reduce expected fire losses
Notice bibliographique
Résumé
Locating fuel treatments with scarce resources is an important consideration in landscape-level fuel management. This paper developed a mixed integer programming (MIP) model for allocating fuel treatments across a landscape based on spatial information for fire ignition risk, conditional probabilities of fire spread between raster cells, fire intensity levels, and values at risk. The fire ignition risk in each raster cell is defined as the probability of fire burning a cell because of the ignition within that cell. The conditional probability that fire would spread between adjacent cells A and B is defined as the probability of a fire spreading into cell B after burning in cell A. This model locates fuel treatments by using a fire risk distribution map calculated through fire simulation models. Fire risk is assumed to accumulate across a landscape following major wind directions and the MIP model locates fuel treatments to efficiently break this pattern of fire risk accumulation. Fuel treatment resources are scarce and such scarcity is introduced through a budget constraint. A test case is designed based on a portion of the landscape (15 552 ha) within the Southern Sierra fire planning unit to demonstrate the data requirements, solution process, and model results. Fuel treatment schedules, based upon single and dual wind directions, are compared.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».