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Enregistrement W4312529215 · doi:10.14195/978-989-26-2298-9_40

Improved prediction of drought for wildland fire danger rating in Canada

2022· book-chapter· en· W4312529215 sur OpenAlexaffabout
Chelene C. Hanes, Mike Wotton, Douglas G. Woolford, Laura Bourgeau‐Chavez, Stéphane Bélair, David L. Martell, Mike Flannigan

Notice bibliographique

RevueImprensa da Universidade de Coimbra eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityWestern UniversityEnvironment and Climate Change CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of TorontoNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater contentEnvironmental scienceMoistureData assimilationHydrology (agriculture)MeteorologyGeographyGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian fire management agencies track drought conditions using the Drought Code (DC). The DC is one of three fuel moisture codes in the Fire Weather Index System, which is part of the Canadian Forest Fire Danger Rating System. The DC represents the moisture of deep organic layers (15-18 cm nominal depth) and is used operationally to assess potential lightning ignition holdover, persistent deep smoldering, and mop-up problems. As the climate changes and drought conditions arise more frequently, our understanding of drought and how to measure it become more important. Determining what the DC means in areas without deep organic soils is a question commonly proposed by fire operations personnel. Recent studies have indicated that some more complex models (e.g. the Canadian Land Data Assimilation System – CaLDAS) may provide added intelligence about the fire environment and drought conditions, something that has not been explored in Canada. To shed light on these questions we carried out field studies in the provinces of Alberta and Ontario. Four field sites were included in our study, two in Alberta near Edson and Red Earth Creek, and two in Ontario near Dryden and Chapleau. At each of the seven plots within these four sites, we installed 8-12 water content reflectometry (WCR) probes at two different depths. The probes were installed from the surface through the organic layers, and in some cases, into the mineral soil. Overall, our results indicated that the simple DC model predicted the moisture content of the deeper organic layers (10-18 cm depths) well, even compared to the more complex CaLDAS model. The WCR probes at these depths, exhibited good agreement with how the DC model estimated moisture changes. The DC may therefore be representative of changes in moisture content in a wide range of depths and soil horizons. Issues with model inputs, particularly missed precipitation events and incorrect DC spring starting values, had a greater influence on DC model fit than other factors. Calibration and validation of the CaLDAS model to mineral soils may be the cause of its consistent under prediction of organic layer moisture.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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