Comparison of L3JRC and MODIS global burned area products from 2000 to 2007
Notice bibliographique
Résumé
As a significant source of trace gases and particulate matter to the atmosphere, biomass burning plays an important role in climate change and atmospheric chemistry at regional and global scales. The burned area is a critical parameter in estimating fire emissions. Recently, multiyear global burned area products with medium spatial resolution (1 km or 500 m) have been released, including the L3JRC product and the Collection 5 Moderate‐Resolution Imaging Spectroradiometer (MCD45A1) product. In this study, we compare the spatial distribution and temporal pattern of L3JRC and MCD45A1 burned areas over 7 fire years from 1 April 2000 to 31 March 2007. For these 7 fire years, L3JRC gave global burned areas of 3.89, 4.32, 3.53, 4.43, 3.81, 3.60, and 4.51 million km 2 , and MCD45A1 gave values of 3.44, 3.33, 3.57, 3.38, 3.52, 3.39, and 3.61 million km 2 , respectively. The L3JRC product showed persistent burning activity from April to October, whereas the burned area according to MCD45A1 often peaked in August and December at the global scale. For most continents, the L3JRC and MCD45A1 burned areas compared very well during the fire season; however, for the period outside the fire season, L3JRC generally reported a significantly larger burned area than did MCD45A1. The burned areas were examined according to the main vegetation classes given by the GlobCover product. Validation of the L3JRC and MCD45A1 burned areas was performed using data from ground‐based measurements in Canada, the United States, Russia, and China. The results showed that MCD45A1 was more comparable to reference data, although it often underestimated in the boreal forests. L3JRC generally exhibited significant overestimation in these areas.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».