Joint Analysis of Lightning-Induced Forest Fire and Surface Influence Factors in the Great Xing’an Range
Notice bibliographique
Résumé
For several decades, warming-induced fires have been widespread in many forest systems. A forest fire could be a potential indicator, since the Great Xing’an Range is susceptible to global climate changes and frequent extreme events. This region has a relatively integrated forest community structure. This paper investigated 35 factors to explore how natural conditions affect fire scale. We analyzed the fire spatiotemporal distribution, by combining the Google Earth Engine (GEE) platform and historical records, and then reconstructed the fire-prone climate conditions. We used an exploratory model to minimize the climate factors and a geographically and temporally weighted regression (GTWR) model to predict regional large-scale lightning fire occurrence. The main results are (1) Lightning fire occurrence increased during the past four decades, and the regional fire season starts from the spring (May to June). (2) The time of occurrence of lightning fires had a strong correlation with the occurrence density. (3) The main natural factors affecting a fire-affected area are air moisture content, topographic slope, maximum surface air temperature, wind direction, and surface atmospheric pressure. The regional climate can be characterized that the prevailing southeastern wind bringing lots of precipitation and strong surface pressure, combined with the regional periodic lightning weather and irregular high temperatures, forming fire-prone weather. The abnormal soil water content in the spring led to vegetation growth and increased fuel storage. The low air water content and long-term water deficit made the local air dry. Lightning strikes are an influential factor in fire frequency, while climatic conditions shape the fire-affected areas. (4) The seven days of pre-fire data are more accurate for studying lightning fire occurrence. The GTWR model showed the best fitness among the four models. Fire-prone areas showed a trend of increasing from south to north. In the future, lightning fires will likely occur in this region’s north and east. Our work would promote the local forest fire policy-making process.
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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 | 0,001 |
| 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 ».