Notice bibliographique
Résumé
Forest fire is one of the major natural hazards/disasters in Canada and many ecosystems across the world. Here, my aim was to employ primarily remote sensing data in forecasting the forest fire danger conditions in the Canadian province of Alberta. Thus, I followed three specific objectives. Firstly, I generated topography-based static fire danger (SFD) map upon exploring the relationship between topographical elements (i.e., elevation, slope, and aspect) and fire occurrences. Since, the slope was found to be the best predictor for fire occurrences; I generated a slope-derived probability of forest fire occurrences. However, I did not incorporate the obtained map in the final specific objective as it had very small low fire danger areas. Secondly, I examined the possibility of lightning-caused fires modelling using remote sensing-derived vegetation moisture content in natural subregion level. I employed 8-day composite of normalized differences water index (NDWI) at 500 m spatial resolution along with historical lightning-caused fire occurrences during the 2005-2016 period. Employing the cumulative frequency cumulative-values of natural subregion-specific median NDWI and lightning-caused fire frequencies from snow disappearance date to the peak of the growing season, I found strong agreements (i.e., R2 ≥ 0.96) between these two frequencies for each of the subregions. Finally, I developed an advanced forest fire danger forecasting system upon applying three modifications on the exiting FFDFS, and incorporating the outcomes in the scope of the previous specific objectives. Then I examined the outcomes of the different combinations against the actual fire spots during the fire seasons of 2009–2011. Among all of the combinations, I found that the integration of modified FFDFS and human-caused SFD map demonstrated the most effective results in fire detection, i.e., about 82% on an average in the top three fire danger classes, where about 46% of the study area fell under the moderate and low danger categories. I strongly believe that my developments would be useful in the forest fire management.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».