Fire weather thresholds and burnt area in Portugal
Notice bibliographique
Résumé
Fire strongly depends on the weather, especially in Mediterranean climate regions with rainy winters but dry and hot summers, as in Portugal. Fire weather indices are commonly used to assess the current and/or cumulative effect of weather conditions on fuel moisture and fire behaviour. The Daily Severity Rating (DSR) is a numeric rating of the difficulty of controlling fires, based on the Canadian Fire Weather Index (FWI), developed to accurately assess the expected efforts required for fire suppression. Recently, the 90th percentile of DSR (90pDSR) was identified as a good indicator of extreme fire weather and well related to the burnt area in some regions of the Iberian Peninsula. The purposes of this work were: 1) to verify if this threshold is adequate for all continental Portugal; 2) to identify and characterize local variations of this threshold, at a higher spatial resolution; and, 3) to analyse other variables that can explain this spatial heterogeneity. We used fire data from the Portuguese Institute for the Conservation of Nature and Forests and weather data from ERA5, for the 2001 – 2019 study period. We also used the Land Use and Occupation Charter for 2018 (COS2018), provided by the Directorate-General for Territory, to assess land use and cover in Portugal. The meteorological variables to compute the DSR are air temperature, relative humidity, wind speed and daily accumulated precipitation, at 12 UTC. DSR percentiles (DSRp) were computed for summer period (between 15th May and 31st October) and combined with large (>100 ha) burnt areas (BA), with the purpose to identify which DSRp value is responsible of a large amount of BA (80 or 90%). Cluster analysis was performed using the relation between DSRp and BA, in each municipality of Continental Portugal. Results reveal that the 90pDSR is an adequate threshold for the entire territory. However, at the municipalities’ level, some important differences appear between DSRp thresholds that explain 90 and 80% of the total BA. Cluster analysis shows that these differences justified the existence of several statistically significant clusters. Generally, municipalities where large fires take place in high or very high DSRp are located in north and central coastal areas, Serra da Estrela, Serra de Montejunto and Algarve. In contrast, clusters where large fires where registered with low DSRp appear in northern and central hinterland. COS2018 data was assessed to analyse if and how the vegetation cover type influences the clusters’ distribution and affects the relationship between DSRp and total BA. Preliminary results expose a possible vegetation influence, especially between forests and shrublands.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».