An assessment of fire occurrence regime and performance of Canadian fire weather index in south central Siberian boreal region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Wildfire is the dominant natural disturbance in Eurasian boreal region, which acts as a major driver of the global carbon cycle. An effectiveness of wildfire management requires suitable tools for fire prevention and fire risk assessment. This study aims to investigate fire occurrence patterns in relation to fire weather conditions in the remote south central Siberia region. The Canadian Fire Weather Index derived from large-scale meteorological reanalysis data was evaluated with respects to fire regimes during 14 consecutive fire seasons in south central Siberian environment. All the fire weather codes and indices, including the Fine Fuel Moisture Code (FFMC), the Duff Moisture Code (DMC), the Drought Code (DC), the Buildup Index (BUI), the Initial Spread Index (ISI), and the Fire Weather Index (FWI), were highly reflected inter-annual variation of fire activity in south central Siberia. Even though human-caused fires were major events in Russian boreal forest including south central Siberia, extreme fire years were strongly correlated with ambient weather conditions (e.g. Arctic Oscillation, air temperature, relative humidity and wind), showing by in-phase (or positive linear relationship) and significant wavelet coherence between fire activity and DMC, ISI, BUI, and FWI. Time series observation of 14 fire seasons showed that there was an average of about 3 months lags between the peaks of fire weather conditions and fire activity, which should take into account when using coarse scale fire weather indices in the assessment of fire danger in the study area. The results are expected to contribute to a better reconstruction and prediction of fire activity using large-scale reanalysis data in remote regions in which station data are very few.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».