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Enregistrement W3133632409 · doi:10.5194/egusphere-egu21-12863

Performance Evaluation of Fire Risk Map from LSA-SAF over Mediterranean region in 2020

2021· article· en· W3133632409 sur OpenAlexaboutno aff
Catarina Alonso, Célia M. Gouveia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediterranean climateEnvironmental scienceEvapotranspirationVegetation (pathology)Fire regimeClimatologyEcosystemPhysical geographyGeographyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest fires have always been present in Mediterranean ecosystems; as such, they constitute a major ecological and socioeconomical issue. Despite being mostly of anthropogenic origin, the influence of the recent increase in temperature and evapotranspiration is associated with an increase in the frequency and severity of wildfires in the region. Large fires are promoted by the occurrence of high temperatures and episodes of drought that may lead to total burnt areas being several times larger than the average, such as the burnt areas in Portugal in 2003 and 2005, and Greece in 2007. The fire season of 2017 in Portugal has been catastrophic by most accounts. The authorities reported more than 100 human fatalities, with about 500.000ha of estimated burnt area, which corresponds to the maximum record since 1980. The Land Surface Analysis Satellite Applications Facility (LSA SAF) from EUMETSAT operationally disseminates a set of fire related products for the Mediterranean region. The Fire Radiative Power product (FRP-PIXEL) is delivered in near real-time since 2004 with a 15-min temporal resolution. In this work, daily Fire Radiative Energy (FRE) is computed for the Mediterranean region. The Fire Risk Map (FRM) product combines information from the operational forecasts from ECMWF and vegetation state from SEVIRI to derive forecasts of the risk of fire for the Mediterranean region. The FRM algorithm computes the daily values of the set of components of the Canadian Forest Fire Weather Index System (CFFWIS) for Mediterranean Europe, together with levels of fire danger associated with probabilities of occurrence of fires exceeding specified magnitudes. The FRM can be an important tool to support the management of forest fires and the decision making of prescribed burning within the framework of agricultural and forest management practices. This work aims to assess the performance of the FRM product during 2020 over the Mediterranean region using FRE estimates. In particular, we aim to evaluate if the more severe and intense fires occurred in areas of high fire risk and high probability of occurrence of extreme fires, as obtained using FRM products. This analysis is made for different countries in the Mediterranean Basin, namely Portugal, Spain, Italy, and Greece. Results reveal a good performance of FRM over the Mediterranean region during 2020; however, better results were observed for the fire season in the Iberian Peninsula than for Italy. Acknowledgements: This study was performed within the framework of the LSA-SAF, co-funded by EUMETSAT This work was partially supported by national funds through FCT (Fundação para a Ciência e a Tecnologia, Portugal) under projects FIRECAST (PCIF/GRF/0204/2017) and IMPECAF (PTDC/CTA-CLI/28902/2017).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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