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Enregistrement W4312935698 · doi:10.14195/978-989-26-2298-9_33

Fire Weather Warnings in Croatia

2022· book-chapter· en· W4312935698 sur OpenAlexaboutno aff
Tomislav Kozarić, Tomislava Hojsak, Marija Mokorić

Notice bibliographique

RevueImprensa da Universidade de Coimbra eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceVegetation (pathology)OrographyMeteorologyLightning (connector)GeographyClimatologyPrecipitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation fires are among the most dangerous natural hazards. In Croatia, they are most common on the Adriatic coast and in the areas near the Adriatic, especially in summer when the peak of the fire season occurs. Meteorological risk of vegetation fires in Croatia is primarily assessed with the Canadian Forest Fire Weather Index and derived fire danger. However, due to the rare spatial and temporal availability of these data as well as the effects of climate change resulting in frequent enhanced fire danger during the summer, the need for additional risk assessment tool has emerged. In that sense, the fire weather warnings were introduced ten years ago and since then have been constantly improved and adapted to the needs of the firefighting community. The aim is to warn of weather conditions that can lead to the rapid spread and unpredictable behavior of the vegetation fires. As a basic condition, fire weather warnings are issued when the fire danger classes from the Canadian Forest Fire Weather Index are high and very high. Except the meteorological parameters of the Fire Weather Index, the most important of which is wind, the behavior and spread of vegetation fires can be further influenced by atmospheric turbulence and instability in the dry air near the ground and in the lower atmosphere. These parameters also depend on the orography of the terrain and are not included in the Fire Weather Index. Two years ago, three levels of warnings were defined, the thresholds of which depend on the values and duration of wind, turbulence and instability. In addition to the detailed explanation of the method for issuing fire weather warnings, the paper presents textual and graphical warning examples, describes five critical fire weather patterns when conditions for issuing warning are the most common, and in the end gives a brief overview of warnings statistics and the most recent evaluation. According to the feedback from the firefighting community, the warnings proved to be important in the organization of supervisory and preventive activities, as well as fire suppression activities in case of vegetation fire ignition. The evaluation also shows that most of the significant vegetation fires burned in the days and at the locations for which warnings were issued.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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