Prediction of diurnal change in 10-h fuel stick moisture content
Notice bibliographique
Résumé
Several methods are available for estimating the moisture content of 10-h response time fuels in the U.S. National Fire Danger Rating System (NFDRS). These fuels are represented by an array of four 1.27 cm diameter ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex Laws.) dowels weighing about 100 g when oven dry. The prediction model currently used in the NFDRS is driven by information from afternoon weather readings. To improve responsiveness of the predictions to weather change, a 10-h stick moisture content prediction model is developed that uses observations (air temperature and relative humidity, insolation, and rainfall amount) available from a remote automatic weather station (RAWS). Equations describing the transfer of heat and moisture at the surface and within a 10-h stick are derived and then solved numerically. Collection of field experimental data on weather, stick weight, and stick temperature to guide development of the model is briefly described, and predicted and observed mean moisture contents are compared. Additional 10-h stick moisture content data, collected independently, are used to test model predictions. Calculated values are sometimes outside the bounds of variability in moisture content determined from the data, suggesting the need for further tests. The model simulates diurnal change in moisture content and temperature of 10-h sticks but can be adapted to cylindrical wood sticks of any practical size.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».