Estimating the heat transfer to an organic soil surface during crown fire
Notice bibliographique
Résumé
The Peatland Smouldering and Ignition (PSI) model was developed to quantify the heat transfer from a wildfire to an organic soil or moss surface in a Sphagnum–black spruce peatland. The Canadian Fire Behaviour Prediction system was used as a basis for the relationship between wind speed and rate of spread. Convection, conduction, and radiation processes were modelled before and during the arrival of the flaming front. The net heat flux to the soil from fire varied between 1.1 and 8.6 MJ m–2, with moderate-intensity fires transferring more energy to the surface compared with higher-intensity fires under higher winds. Radiative heat transfer to the soil surface both before the fire’s arrival and within the flaming front were the primary mechanisms of energy gain to the peatland surface. The role of convective and conductive cooling was no greater than 30% of gross energy gain. Peatland surface ignition in hummock and hollow microforms was modelled under normal and drought conditions. Hollow microforms dried out significantly during the course of a summer and increased their ignition vulnerability. Small-scale changes in slope and aspect of the peatland surface increased the amount of heat transferred by radiation by up to 30%, allowing some areas of higher soil moisture content to ignite. While no direct model validation is available, model outputs showing the preferential combustion of lichen and feathermoss, and the lack of ignition in Sphagnum in all but the most severe drought generally mimic observed ignitions patterns. The modelled peak of net energy input to the surface occurred at moderate wind speeds, suggesting that high-intensity fires do not necessarily lead to greater energy transfer and risk of smouldering combustion.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».