Recent Crown Thinning in a Boreal Black Spruce Forest Does Not Reduce Spread Rate nor Total Fuel Consumption: Results from an Experimental Crown Fire in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A 3.6 ha experimental fire was conducted in a black spruce peatland forest that had undergone thinning the year prior. After 50 m of spread in a natural stand at 35–60 m min−1, the crown fire (43,000 kW m−1 intensity using Byram’s method) encountered the 50% stem removal treatment; spread rates in the treatment were 50–60 m min−1. Fuel consumption in the control (2.75 kg m−2) was comparable to the treatment (2.35 kg m−2). Proxy measurements of fire intensity using in-stand heat flux sensors as well as photogrammetric flame heights had detected intensity reductions to 30–40% of the control. Crown fuel load reductions (compensated by higher surface fuel load) appear to be the most significant contributor to the decline in intensity, despite drier surface fuels in the treatment. The burn depth of 5 cm in moss and organic soil did not differ between control and treatment. These observations point to the limited effectiveness (likely reductions in crown fire intensity but not spread rate) of stem removal in boreal black spruce fuel types with high stem density, low crown base height and high surface fuel load. The observed fire behaviour impacts differ from drier conifer forests across North America.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».