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Enregistrement W4220935400 · doi:10.5194/egusphere-egu22-6135

Future changes in Simultaneous Megafires over the United States as projected by NA-CORDEX Simulations

2022· preprint· en· W4220935400 sur OpenAlexaboutno aff
Melissa Bukovsky, Seth McGinnis, Lee Kessenich, Linda Mearns, Harry Podschwit, Alison C. Cullen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimultaneityIndex (typography)Coupled model intercomparison projectEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimate modelClimatologyClimate changeMeteorologyGeographyEcologyPhysicsComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simultaneous very large wildland fires present a unique challenge to fire management and firefighting resource allocation. Here we present potential changes in very large wildland fire simultaneity projected by an ensemble of regional climate model simulations produced for the North American Coordinated Regional climate Downscaling Experiment (NA-CORDEX) over multiple United States (U.S.) Geographic Area Coordination Centers (GACCs), the main regions over which wildland firefighting resources are coordinated. The NA-CORDEX simulations evaluated used the RCP8.5 future scenario, cover the years 1950-2100, and roughly span the range of climate sensitivity seen in the CMIP5 simulations. To calculate simultaneity, we fit generalized linear models (GLMs) with a negative binomial response to observational data to predict megafire simultaneity based on multiple fire weather indices per GACC. These indices include: KBDI (Keetch-Byram Drought Index), CFWI (Canadian Fire Weather Index), mFFWI, (modified Fosberg Fire Weather Index), ERC (Energy Release Component), BI (Burning Index), FM100, and FM1000 (100- and 1000-hour Fuel Moisture). The resulting GLMs for the best index-based predictors were then applied to the NA-CORDEX simulations. Future projections of changes in the probability of different levels of simultaneity centered on multiple future timeslices will be presented, along with the uncertainty associated with the choice of simulation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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