What Can Charcoal Reflectance Tell Us About Energy Release in Wildfires and the Properties of Pyrogenic Carbon?
Notice bibliographique
Résumé
Here we explore how charcoal formation under different heating regimes and circumstances leads to chars of different physical properties. In order to do this we have undertaken 1) carefully controlled laboratory experiments that replicate the different heating regimes that might be experienced during a wildfire and 2) two experimental wildfires where heat variations were monitored across the burn from which resulting charcoal has been studied. The charcoal properties were assessed using charcoal reflectance that measures the light reflected back from the charcoals structure and which links to changes in its structural properties. We find that increased total heat released during combustion positively correlates with increased charcoal reflectance and that this is evidenced from both our laboratory experiments and experimental wildfires. Charcoals that related to lower total heat release were found to have more lignin remaining than those subjected to greater heating indicating that charcoals formed in lower energy regimes are likely to be more susceptible to post-fire degradation. We conclude that charcoal reflectance may make a useful metric with which to determine the distribution of energy delivery across a burned area and that this may be utilised to inform both variations in fire severity and enable the prediction of long-term C budgeting for different types of wildfire.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».