Empirical models of forest fire initial attack success probabilities: the effects of fuels, anthropogenic linear features, fire weather, and management
Notice bibliographique
Résumé
Canadian fire managers seek to contain fires below some target size (here 3 ha) by initial attack (IA). Suppression failures occur when fire size at IA exceeds this target (a response failure) or if an initially small fire cannot be contained below it (a containment failure). We examined the effects of cause, season, forest fuels, anthropogenic linear features, weather, and fire management (response time, size at IA) on the probability of these two types of suppression failures, using multiple logistic regression on 1196 fires that occurred within the boreal mixedwood forest of northeastern Alberta during 1995–2002. The frequencies of containment (7%) and response failures (10%) were similar, but the latter accounted for 85% of the area burned. Response failure probability was greater for fires caused by lightning than those caused by humans and increased with longer response times, local abundance of black spruce in summer, and pine fuel under severe fire weather. We found no effect of linear features or other fuel types. Containment failure probability was related to size at IA and fire weather conditions. Our models suggest that a reduction in area burned might be possible if additional fire-specific factors affecting response failure probability could be incorporated into operational decisions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».