A Study on the Development of Forest Fire Occurrence Probability Model using Canadian Forest Fire Weather Index -Occurrence of Forest Fire in Kangwon Province -
Notice bibliographique
Résumé
Fine fuel moisture code (FFMC), a main component of forest fire weather index(FWI) in the Canadian forest fire danger rating system(CFFDRS), indicated a probability of ignition through expecting a dryness of fine fuels. According to this code, a rising of temperature and wind velocity, a decreasing of precipitation and decline of humidity in a weather condition showed a rising of a danger rate for the forest fire. In this study, we analyzed a weather condition during 5 years in Kangwon province, calculated a FFMC and examined an application of FFMC. Very low humidity and little precipitation was a characteristic during spring and fall fire season in Kangwon province. 75% of forest fires during 5 years occurred in this season and especially 90% of forest fire during fire season occurred in spring. For developing of the prediction model for a forest fire occurrence probability, we used a logistic regression function with forest fire occurrence data and classified mean FFMC during 10 days. Accuracy of a developed model was 63.6%. To improve this model, we need to deal with more meteorological data during overall seasons and to associate a meteorological condition with a forest fire occurrence with more research results.
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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 | 0,001 | 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 ».