Spatial Modelling of Fire Drivers in Urban-Forest Ecosystems in China
Notice bibliographique
Résumé
Fires in urban-forest ecosystems (UFEs) are frequent with complex causes, posing a serious hazard to human lives and infrastructure. Thus, quantifying wildfire risks in UFEs and their spatial pattern is quintessential to develop appropriate fire management strategies. The aim of this study was to explore spatial (geographically weighted logistic regression, GWLR) versus non-spatial (logistic regression, LR) modelling approaches to determine the relationship between forest fire occurrence and driving factors in Yichun, a typical urban-forest ecosystem in China. As drivers of fire, 13 factors related to topographic, vegetation, infrastructure, meteorological and socio-economy were considered and regressed against fire occurrence data from 1980 to 2010. Results demonstrate the superiority of GWLR models over LR in terms of prediction accuracy, goodness of fit and model residuals. The GWLR model further captured the spatial variability of driving factors over a broad study area, and the fire likelihood maps identified areas with different zones of fire risk in the study area. In conclusion, the study demonstrates quantitatively and spatially the importance of accounting for local variation in drivers of fires, thereby improving fire management and prevention strategies. The findings also contribute to the emerged field of fire management and fire risk assessment in UFEs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».