Methodology for the Study of Near-Future Changes of Fire Weather Patterns with Emphasis on Archaeological and Protected Touristic Areas in Greece
Notice bibliographique
Résumé
This work introduces a methodology for assessing near-future fire weather pattern changes based on the Canadian Fire Weather Index system components (Fire Weather Index (FWI), Initial Spread Index (ISI), Fire Severity Rating (FSR)), applied in touristic areas in Greece. Four series of daily raster-based datasets for the fire seasons (May–October), concerning a historic (2006 to 2015) and a future climatology period (2036–2045), were created for the areas under consideration, based on high-resolution climate modelling with the Representative Concentration Pathway (RCP), PCR 4.5 and RCP 8.5 scenarios. The climate model data were obtained from the European Coordinated Downscaling Experiment (EURO-CORDEX) climate database and consisted of atmospheric variables as required by the FWI system, at 12.5 km spatial resolution. The final datasets of the abovementioned variables used for the study were processed at 5 km spatial resolution for the domain of interest after applying regridding based on the nearest neighbour interpolating process. Geographic Information Systems (GIS) spatial operations, including spatial statistics and zonal analyses, were applied on the series of the derived daily raster maps in order to provide a number of output thematic layers. Moreover, historic FWI percentile values, which were estimated for Greece in the frame of a past research study of the Environmental Research Laboratory (EREL), were used as reference data for further evaluation of future fire weather changes. The straightforward methodology for the assessment of the evolution of spatial and temporal distribution of Fire weather Danger due to climate change presented herewith is an essential tool for enhancing the knowledge for the decision support process for forest fire prevention, planning and management policies in areas where the fire risk both in terms of fire hazard likelihood and expected impact is quite important due to human presence and cultural prestige, such as archaeological and tourist protected areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».