The forest fire regime in Latvia during 1922–2014
Notice bibliographique
Résumé
Fire as disturbance of forests has an important ecological and economical role in boreal and hemiboreal forests. The occurrence of forest fires is both climatically and anthropogenically determined and shifts in fire regimes are expected due to climate change. Although fire histories have been well documented in boreal regions, there is still insufficient information about fire occurrence in the Baltic States. In this study, spatio-temporal patterns and climatic drivers of forest fires were assessed by means of spatial and time-series analysis. The efficiency of Canadian Fire Weather (FWI) indices as indicators for fire activity was tested. The study was based on data from the literature, archives, and the Latvian State Forest service database. During the period 1922â2014, the occurrence and area affected by forest fires has decreased although the total area of forest land has nearly doubled, suggesting improvement of the fire suppression system as well as changes in socioeconomic situation. The geographical distribution of forest fires revealed two pronounced clusters near the largest cities of Riga and Daugavpils, suggesting dominance of human causes of ignitions. The occurrence of fires was mainly influenced by drought. FWI appeared to be efficient in predicting the fire occurrence: 23â34% of fires occurred on days with a high or extremely high fire danger class, which overall had a relative occurrence of only 4.3â4.6%. During the 20th century, the peak of fire activity shifted from May to April, probably due to global warming and socioeconomic reasons. The results of this study are relevant for forest hazard mitigation and development of fire activity prediction system in Latvia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».