Reanalysis of ECMWF data for updating the Fire Weather Index for the Indonesia Fire Danger Rating System (InaFDRS)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fire Weather Index (FWI) as one of the parameters of the Fire Danger Rating System (FDRS) was developed about 80 years ago. The most widely adopted index is the Canadian FWI. The FWI requires daily temperature, humidity, and wind speed measured at local noon, and accumulation of rainfall over the last 24 hours. Since 2018, FWI has been measured for the Regency of Ogan Komering Ilir (OKI), South Sumatra District. To supplement the sparse weather stations, we used the daily ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ) reanalysis from 1979 to 2018 to calculate the FWI values. Data reanalysis using power spectral density function show intra-seasonal cycles (5.9 months) and annual cycles (11.9 months) of monsoons, and 3- year cycles detected from Indian Ocean Dipole (IOD) phenomena and cycles of El Niño Southern Oscillation (ENSO) phenomena with repeat signals every 1.5, 3.5, 5.5, and 9.75-years cycle. The pattern of changes in the FWI time series values follows the local weather system, the regional climate system (monsoon), the climate system in the Indian Ocean with its IOD phenomenon, and the tele-connected climate system in the Pacific Ocean, ENSO phenomenon. Based on this pattern, an updated FWI classes was determined to better fit the climate condition of Indonesia, specifically OKI Regency that yield a better rating for the FDRS
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.
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 découle