Satellite-based comparison of fire intensity and smoke plumes from prescribed fires and wildfires in south-eastern Australia
Notice bibliographique
Résumé
Smoke pollution from wildfires can adversely affect human health, and there is uncertainty about the amount of smoke pollution caused by prescribed v. wildfires, a problem demanding a landscape perspective given that air quality monitoring is sparse outside of urban airsheds. The primary objective was to assess differences in fire intensity and smoke plume area between prescribed fires and wildfires around Melbourne and Sydney, Australia. We matched thermal anomaly satellite data to databases of fires in forests surrounding both cities. For each matched fire we determined hotspot count and quantified their intensity using the fire radiative power (FRP) measurement. Smoke plumes were mapped using MODIS true colour images. Wildfires had more extreme fire intensity values than did prescribed burns and the mean size of wildfire plumes was six times greater than of prescribed fire plumes for both cities. Statistical modelling showed that the horizontal area covered by smoke plumes could be predicted by hotspot count and sum of FRP, with differences between cities and fire type. Smoke plumes from both fire types reached both urban areas, and particulate pollution was higher on days affected by smoke plumes. Our results suggested that prescribed fires produced smaller smoke plume areas than did wildfires in two different flammable landscapes. Smoke plume and FRP data, combined with air pollution data from static monitors, can be used to improve smoke management for human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».