Deploying Wildland Fire Suppression Resources with a Scenario-Based Standard Response Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wildland fire managers deploy suppression resources to bases and dispatch them to fires to maximize the percentage of fires that are successfully contained before unacceptable costs and losses occur. Deployment is made with budget constraints and uncertainty about the daily number, location, and intensity of fires, all of which affect initial-attack success. To address the deployment problem, we formulate a scenario-based standard response model with two objective functions: the number of suppression resources deployed and the expected daily number of fires that do not receive a standard response, defined as the desired number of resources that can reach the fire within a specified response time. To determine how deployment levels affect the standard response objective, a weighted sum of the objective functions is minimized, and the weights are ramped from large to small to generate the tradeoffs. We use the model to position up to 22 engines among 15 stations in the Amador-El Dorado unit of the California Department of Forestry and Fire Protection in central California. Each deployment is further evaluated in terms of expected number of escaped fires using CFES2, a stochastic simulation model of initial attack. The solutions of the standard response model form a tradeoff curve where increasing numbers of engines deployed reduces the expected daily number of fires not receiving the standard response. Solutions concentrate engines in a small set of centrally-located stations. We use a simple heuristic with CFES2 to incrementally remove engines based on simulation estimates of expected utilization frequency. The deployments obtained with the heuristic contain about the same number of fires as do solutions of the standard response model, but the heuristic solutions deploy engines to more stations.
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.
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle