Critical fire weather conditions during active fire spread days in Canada
Notice bibliographique
Résumé
A spread day is defined as a day in which fires grow a substantial amount of area; such days usually occur during high or extreme fire weather conditions. The identification and prediction of a spread day based on fire weather conditions could help both our understanding of fire regimes as well as forecasting and managing fires operationally. This study explores the relationships between fire weather and spread days in the forested areas of Canada by spatially and temporally matching a daily fire growth database to a daily gridded fire weather database that spans from 2001 to 2019. By examining the correlations between spread day fire weather conditions and location, conifer coverage (%), and elevation, we found that a spread day happens under less severe fire weather conditions as latitude increases for the entire study area and as conifer coverage increases within non-mountainous study areas. In the western mountain areas, however, with increasing conifer coverage more severe fire weather conditions are required for a spread day to occur. Using two modeling approaches, we were able to identify spread day indicators (generalized additive model) and to predict the occurrence of spread days (semi-binomial regression model) by Canadian Ecozones both annually and seasonally. Overall, Fine Fuel Moisture Code (FFMC), Initial Spread Index (ISI), and Fire Weather Index (FWI) performed the best in all models built for spread day identification and prediction but varied depending on the conditions mentioned above. FFMC was the most consistent across all spatial and temporal scales.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».