Estimation of Forest Fire Risk by Using Fire Weather Index in the MENA Region
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires are naturals in the Mediterranean ecosystems. However, in the last decade, the number of wildfires has significantly increased in the Mediterranean basin along with climate change. Therefore, forecasts of this region by using fire indices are crucial to take necessary precautions. In the present study, the projected changes for the period 2070 - 2099 concerning the control period 1971 - 2000 were used to estimate forest fire risk by the Canadian Fire Weather Index (FWI). RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios (IPCC) outputs of MPI-ESM-MR and HadGEM2-ES dynamically downscaled to 50 km for the CORDEX-MENA domain with the use of the RegCM4 were utilized. ERA-Interim observational data from ECMWF covering the period 1980-2012 were also used to test the performances of models. The output of MPI-ESM-MR gave more similar fire risk prediction with the reforecast of observational data (ERA-Interim). Thus, the MPI-ESM-MR model could be more suitable to estimate fire risk by FWI. According to future projection, forest fire risk will significantly increase throughout the region for the last 30 years of this century.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».