Reducing Wooden Structure and Wildland-Urban Interface Fire Disaster Risk through Dynamic Risk Assessment and Management
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, severe and deadly wildland-urban interface (WUI) fires have resulted in an increased focus on this particular risk to humans and property, especially in Canada, USA, Australia, and countries in the Mediterranean area. Also, in areas not previously accustomed to wildfires, such as boreal areas in Sweden, Norway, and in the Arctic, WUI fires have recently resulted in increasing concern. January 2014, the most severe wooden town fire in Norway since 1923 raged through Lærdalsøyri. Ten days later, a wildfire raged through the scattered populated community of Flatanger and destroyed even more structures. These fires came as a surprise to the fire brigades and the public. We describe and analyze a proposed way forward for exploring if and how this increasing fire incidence can be linked to concomitant changes in climate, land-use, and habitat management; and then aim at developing new dynamic adaptive fire risk assessment and management tools. We use coastal Norway as an example and focus on temporal changes in fire risk in wooden structure settlements and in the Norwegian Calluna vulgaris L. dominated WUI. In this interface, the fire risk is now increasing due to a combination of land-use changes, resulting in large areas of early successional vegetation with an accumulation of biomass, and the interactive effects of climatic changes resulting in increased drought risk. We propose a novel bow-tie framework to explore fire risk and preventive measures at various timescales (years, months, weeks, hours) as a conceptual model for exploring risk contributing factors and possibilities for risk management. Ignition is the top event of the bow-tie which has the potential development towards a fire disaster as a worst case outcome. The bow-tie framework includes factors such as changes in the built environment and natural habitat fuel moisture content due to the weather conditions, WUI fuel accumulation, possibly improved ecosystem management, contribution by civic prescribed burner groups, relevant fire risk modeling, and risk communication to the fire brigades and the public. We propose an interdisciplinary research agenda for developing this framework and improving the current risk understanding, risk communication, and risk management. This research agenda will represent important contributions in paving the road for fire disaster prevention in Norway, and may provide a model for other systems and regions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».