Modifying the Canadian Fine Fuel Moisture Code for masticated surface fuels
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical mastication is a fuel management technique that disrupts the vertical continuity of forest fuels by shredding of trees and understory vegetation into a highly compacted surface fuel bed. Despite the increasing application of mastication to manage wildfire risk, there is little information to date on fuel moisture in masticated fuels and optimal ignition patterns for prescribed burning. We investigated the applicability of the Fine Fuel Moisture Code (FFMC), a component of the Canadian Fire Weather Index (FWI) System, in tracking the diurnal and day-to-day changes in masticated surface fuel moisture, and developed a calibration of the standard conversion between moisture content and FFMC via regression modelling. We also proposed several modifications to the FFMC model (including a solar radiation driven fuel temperature) to better estimate the fuel-specific parameters of small diameter (<1 cm) masticated surface fuels. Model validation was performed using destructive moisture content observations from a mastication treatment in west-central Alberta, Canada. A calibrated form of the moisture content to FFMC conversion produced mean error of –2.3% moisture content, and closely resembled previous FWI System calibrations for fast drying surface fuels. Our modified FFMC-based model fit well with field observations, and was capable of producing mean error of 1.0% moisture content. The fast drying that we observed highlights the need to better understand moisture dynamics of masticated fuel beds.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».