Regional Variability and Driving Forces behind Forest Fires in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Extreme forest fires have been a historic concern in the forests of Canada, the Russian Federation, and the USA, and are now an increasing threat in boreal Europe, where recent fire events in 2014 and 2018 drew attention to Sweden. Our study objective was to understand the vulnerability of Swedish forests to fire by spatially analyzing historical burned areas, and to link fire events with weather, landscape, and fire-related socioeconomic factors. We developed an extensive database of 1 × 1 km2 homogenous grids, where monthly burned areas were derived from the MODIS FireCCI51 dataset. The database consists of various socio-economic, topographic-, forest-, and weather-related remote sensing products. To include new factors in the IIASA’s FLAM model, we developed a random forest model to assess the spatial probabilities of burned areas. Due to Sweden’s geographical diversity, fire dynamics vary between six biogeographical zones. Therefore, the model was applied to each zone separately. As an outcome, we obtained probabilities of burned areas in the forests across Sweden and observed burned areas were well captured by the model. The result accuracy differs with respect to zone; the area under the curve (AUC) was 0.875 and 0.94 for zones with few fires, but above 0.95 for zones with a higher number of fire events. Feature importance analysis and their variability across Sweden provide valuable information to understand the reasons behind forest fires. The Fine Fuel Moisture Code, population and road densities, slope and aspect, and forest stand volume were found to be among the key fire-related factors in Sweden. Our modeling approach can be extended to hotspot mapping in other boreal regions and thus is highly policy-relevant. Visualization of our results is available in the Google Earth Engine Application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».