Selection of the Methodology for Predicting the Forest Fires Risks
Notice bibliographique
Résumé
According to the Federal Forestry Agency, the area of forestry on the territory of the Russian Federation covers approximately two-thirds of the entire area of the country - 1.146 billion hectares. In terms of the forest area in the world in the boreal zone, the leader is the Russian Federation. A distinctive feature of such forests is the inaccessibility and extreme susceptibility to fires. The group of countries in the boreal zone also includes Canada, the USA, Norway, Finland, and Sweden, which makes it possible to refer to their research on selecting the optimal model for calculating fire risks. Due to the abnormally hot weather and the lack of precipitation, a significant fire hazard in the number of the subjects of the Russian Federation in 2020 was recorded from April to September (in 2019, even until November). Weather conditions contributed to the emergence of forest fires in the Urals, Far East, Siberian and Southern federal districts. Monitoring and forecasting of fires in the forest area is poorly developed in the Russian Federation, therefore, it is required to select the optimal method using modern achievements of science and technology to minimize the human contact with the force of nature and the girth of a larger area. The purpose of the study is to select the optimal methodology for predicting the risks of forest fires occurrence. Russian, Canadian, American, and Australian fire risk assessment methodology were identified. In the process of the analysis of the functional features of forest fire forecasting models, the models were compared. As a result, the advantages and disadvantages of the considered models, the scope and versatility of application, as well as their functionality are noted. A further mechanism of work is proposed to create an optimal methodology for calculating risks as the result of forest fires in relation to the features of the relief.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».