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Enregistrement W3042781064 · doi:10.3390/atmos11070763

Wildfire Pyroconvection and CAPE: Buoyancy’s Drying and Atmospheric Intensification—Fort McMurray

2020· article· en· W3042781064 sur OpenAlexaffabout
Atoossa Bakhshaii, Edward A. Johnson, Kiana Nayebi

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceConvective available potential energyWeather Research and Forecasting ModelWind speedAtmospheric sciencesMeteorologyDew pointPlumeWind directionAtmosphere (unit)Wind shearConvectionClimatologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate prediction of wildfire behavior and spread is possible only when fire and atmosphere simulations are coupled. In this work, we present a mechanism that causes a small fire to intensify by altering the atmosphere. These alterations are caused by fire-related fluxes at the surface. The fire plume and fluxes increase the convective available potential energy (CAPE) and the chance of the development of a strong pyroconvection system. To study this possible mechanism, we used WRF-Fire to capture fire line propagation as the result of interactions between heat and moisture fluxes, pressure perturbations, wind shear development and dry air downdraft. The wind patterns and dynamics of the pyroconvection system are simulated for the Horse River wildfire at Fort McMurray, Canada. The results revealed that the updraft speed reached up to 12 m/s. The entrainment mixed the mid and upper-level dry air and lowered the atmospheric moisture. The mid-level and upper-level dew point temperature changed by 5–10 ∘ C in a short period of time. The buoyant air strengthened the ascent as soon as the nocturnal inversion was eliminated by daytime heating. The 887 J/kg total increase of CAPE in less than 5 h and the high bulk Richardson number (BRN) of 93 were indicators of the growing pyro-cumulus cell. The presented simulation has not improved the original model or supported leading-edge numerical weather prediction (NWP) achievements, except for adapting WRF-Fire for Canadian biomass fuel. However, we were able to present a great deal of improvements in wildfire nowcasting and short-term forecasting to save lives and costs associated with wildfires. The simulation is sufficiently fast and efficient to be considered for a real-time operational model. While the project was designed and succeeded as an NWP application, we are still searching for a solution for the intractable problems associated with political borders and the current liable authorities for the further development of a new generation of national atmosphere–wildfire forecasting systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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