Incorporating field wind data into FIRETEC simulations of the International Crown Fire Modeling Experiment (ICFME): preliminary lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments are one way to develop or validate wildland fire-behavior models. It is important to consider the implications of assumptions relating to the locality of measurements with respect to the fire, the temporal frequency of the measured data, and the changes to local winds that might be caused by the experimental configuration. Twenty FIRETEC simulations of International Crown Fire Modeling Experiment (ICFME) plot 1 and plot 6 fires were performed using horizontally homogenized fuels. These simulations enable exploration of the sensitivity of model results to specific aspects of the interpretation and use of the locally measured wind data from this experiment. By shifting ignition times with respect to dynamic measured tower wind data by up to 2 min, FIRETEC simulations are used to examine possible ramifications of treating the measured tower winds as if they were precisely the same as those present at the location of the fire, as well as possible implications of temporal averaging of winds or undersampling. Model results suggest that careful consideration should be paid to the relative time scales of the wind fluctuations, duration of the fires, and data collection rates when using experimentally derived winds as inputs for fire models.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».