A data-driven model for Fennoscandian wildfire danger
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Wildfires are recurrent natural hazards that affect terrestrial ecosystems, the carbon cycle, climate and society. They are typically hard to predict, as their exact location and occurrence are driven by a variety of factors. Identifying a selection of dominant controls can ultimately improve predictions and projections of wildfires in both the current and a future climate. Data-driven models are suitable for identification of dominant factors of complex and partly unknown processes and can both help improve process-based models and work as independent models. In this study, we applied a data-driven machine learning approach to identify dominant hydrometeorological factors determining fire occurrence over Fennoscandia and produced spatiotemporally resolved fire danger probability maps. A random forest learner was applied to predict fire danger probabilities over space and time, using a monthly (2001–2019) satellite-based fire occurrence dataset at a 0.25∘ spatial grid as the target variable. The final data-driven model slightly outperformed the established Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) used for comparison. Half of the 30 potential predictors included in the study were automatically selected for the model. Shallow volumetric soil water anomaly stood out as the dominant predictor, followed by predictors related to temperature and deep volumetric soil water. Using a local fire occurrence record for Norway as target data in a separate analysis, the test set performance increased considerably. This demonstrates the potential of developing reliable data-driven models for regions with a high-quality fire occurrence record and the limitation of using satellite-based fire occurrence data in regions subject to small fires not identified by satellites. We conclude that data-driven fire danger probability models are promising, both as a tool to identify the dominant predictors and for fire danger probability mapping. The derived relationships between wildfires and the selected predictors can further be used to assess potential changes in fire danger probability under different (future) climate scenarios.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».