Dissemination of seasonal fire weather information for stakeholders and researchers
Notice bibliographique
Résumé
Fire is the primary driving factor of the ecosystem dynamics of many forests, directly affecting the global carbon balance and atmospheric concentrations of the trace gases including carbon dioxide. Recent anthropogenic influence has led to an increase in frequency and impact of wild fires. Hence, it is of vital importance to predict forest fire risk at monthly and seasonal time scales in order to mitigate its impacts, including fire driven dynamics of ecosystem and socio-economic services. Resilience of the ocean–atmosphere system provides potential for early detection of upcoming fire season intensity. Here, we report on the development of a probabilistic empirical prediction system for forest fire risk on monthly to seasonal timescales across the Northern Hemisphere, using local and large scale climate information as predictors for future fire weather. The fire risk is quantified by the monthly drought code (MDC), which is an established indicator for seasonal fire activity. The forecasts are disseminated through the KNMI climate explorer, using an interactive online Python application, in order to convey forecast information in a simple and digestible manner. A forecasting page allows for end-users to assess local seasonal fire weather risk, associated forecast skill, and the relation between historical MDC and observed fires. The forecasts are updated monthly throughout the fire season. A research page allows for local and global analysis of the sources of predictability, and characterization of the patterns of spatial and temporal variability of fire weather risk.
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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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,220 | 0,111 |
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 ».