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Enregistrement W4252908240 · doi:10.5194/ems2021-285

Updated Operational Implementation of the Canadian Forest Fire Weather Index System in Ireland

2021· preprint· en· W4252908240 sur OpenAlexaboutno aff
Pádraig Flattery, Klara Finkele, Paul Downes, Ferdia O'Leary, Ciaran Nugent

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceForestryVegetation (pathology)MeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2006 the Canadian Forest Fire Weather Index System (FWI) has been used operationally at Met Éireann to predict the risk of forest fires in Ireland (Walsh, S, 2006). Although only around 11% or ca 770,000 ha of the total land area of Ireland is afforested, there are also large areas of open mountain and peatlands that are covered in grasses, dwarfshrub and larger woody shrub type vegetation which can provide ready fuel for spring wildfires, when suitable conditions arise. Following winter, much of this vegetation is either dead or has a very low live moisture content, and the flammability of this vegetation can be readily influenced by prevailing weather, most especially following prolonged dry periods. The Department of Agriculture, Food and Marine is the Forest Protection authority in Ireland and issues Fire Danger Notices as part of this work. These notices permit improved preparedness for fire responses and are based on information provided by Met Éireann on the current status of FWI and FWI components using observation data at synoptic stations and the predicted FWI for the next five days ahead based on numerical weather prediction input data. The FWI is based on three different types of forest fuel, ie how quickly these dry out/get rewetted. These are the Fine Fuels Moisture Code (FFMC), the Duff Moisture Code (DMC) and the Drought Code (DC). components based on fire behaviour: the Initial Spread Index (ISI), the Build-up Index (BUI), and the Fire Weather Index (FWI) which represents fire intensity as energy output rate per unit length of fire front. It is then used to determine the Daily Severity Rating (DSR) of the fire danger. Of these components, the FFMC and ISI components have been found to provide the most accurate indication of risk under Irish conditions, based on the fuels involved and ignition patterns observed to date. The DSR was based on a climatology of 1971 to 2005 at the time of operational implantation of the FWI at Met Éireann. An updated climatology based on the new reference period of 1990 to 2020 will be shown as well as the change of the 98 percentiles of extreme rating using this new reference period. Walsh, S. “Implementation in Ireland of the Canadian Forest Fire Weather Index System.” In Making Science Work on the Farm. A Workshop on Decision Support Systems for Irish Agriculture, 120–126. Dublin: AGMET, 2007.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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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