Fuel treatment effects on modeled landscape-level fire behavior in the northern Sierra Nevada
Notice bibliographique
Résumé
Across the western United States, decades of fire exclusion combined with past management history have contributed to the current condition of extensive areas of high-density, shade-tolerant coniferous stands that are increasingly prone to high-severity fires. Here, we report the modeled effects of constructed defensible fuel profile zones and group selection treatments on crown fire potential, flame length, and conditional burn probabilities across 11 land allocation types for an 18 600 ha study area within the northern Sierra Nevada, California. Fire modeling was completed using FlamMap and FARSITE based on landscape files developed with high-resolution aerial (IKONOS) imagery, ground-based plot data, and integrated data from ARCFUELS and the Forest Vegetation Simulator. Under modeled 97th percentile weather conditions, average conditional burn probability was reduced between pre- and post-treatment landscapes. A more detailed simulation of a hypothetical fire burning under fairly severe fire weather, or “problem fire”, revealed a 39% reduction in final fire size for the treated landscape relative to the pre-treatment condition. To modify fire behavior at a landscape level, a combination of fuel treatment strategies that address topographic location, land use allocations, vegetation types, and fire regimes is needed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».