Change trends of forest fire danger in Yunnan Province in 1957-2007.
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming has already made great impact on forest fires. Based o n the daily meteorological data (temperature, precipitation, relative humidity, and wind speed), and by using the Canadian Fire Weather Index calculation formul a, the daily forest fire weather indices (FWIs) of Yunnan Province in 1957-2007 were calculated, and through the statistical analysis of FWIs, the forest fire trends in this province over the past 50 years were studied. In the past 50 year s, the forest fire season in Yunnan Province was from previous year November to current year June, lasting 8 months. Fire data (fire numbers, burned area, and b urned forest area) had significant relationships with fire weather indices. The average daily duff moisture code (DMC) in whole fire season and the seasonal sev erity rating (SSR) were the good indices to evaluate the fire danger conditions among different fire seasons. The forest fire danger in Yunnan Province in 1957 -2007 showed two change trends. One showed a clear cyclical ch ange and a weak upward trend, i.e., the fire danger conditions in 1991-200 7 wa s slightly severe r than that in 1961-1990; and the another was that the fluctua tion of forest fi re danger conditions among different fire seasons decreased in 1991-2007, and the number of abnormal severe fire seasons was less than that in 1961-1990.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».