Assessing the probability of crown fire initiation based on fire danger indices
Notice bibliographique
Résumé
The initiation of crown fires in conifer stands was modelled through logistic regression analysis by considering as independent variables a basic physical descriptor of the fuel complex structure and selected components of the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) System. The study was based on a fire behaviour research database consisting of 63 experimental fires covering a relatively wide range of burning conditions and fuel type characteristics. Four models were built with decreasing input needs. Significant predictors of crown fire initiation were: canopy base height, wind speed measured at a height of 10 m in the open, and four components of the FWI System (i.e., Fine Fuel Moisture Code, Drought Code, Initial Spread Index and Buildup Index). The models predicted correctly the type of fire (i.e., surface or crown) between 90% and 66% of the time. The C index, a statistical measure, varied from 0.94 to 0.71, revealing good concordance between predicted probabilities and observed events. A comparison between the logistic models and Canadian Forest Fire Behaviour Prediction System models did not show any conclusive differences. The results of a limited evaluation involving two independent experimental fire data sets for distinctly different fuel complexes were encouraging. The logistic models built may have applicability in fire management decision support systems, allowing for the estimation of the probability of crown fire initiation at small and large spatial scales from commonly available fire environment and fire danger rating information. The relationships presented are considered valid for free-burning fires on level terrain in coniferous forests that have reached a pseudo steady-state and are not deemed applicable to dead conifer forests (i.e., insect-killed stands). Key words: Canadian Forest Fire Danger Rating System, crown fire initiation, fire behaviour, fire danger indices, logistic regression
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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 | 0,000 | 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 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 ».