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Enregistrement W4322006019 · doi:10.5194/egusphere-egu23-7853

Current Operational Implementation of the Canadian Forest Fire Weather Index System in the Republic of Ireland

2023· preprint· en· W4322006019 sur OpenAlexaboutno aff
Klara Finkele, Pádraig Flattery, Ciaran Nugent, Paul Downes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceVegetation (pathology)ForestryPhysical geographyMeteorologyEnvironmental protectionGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2006 the Canadian Forest Fire Weather Index System (FWI) has been employed operationally at Met Éireann to predict the risk of forest fires in Ireland (Walsh, S, 2006). Around 11% or 770,000 ha of the total land area of Ireland is afforested, but there are also large areas of open mountain and peatlands covered in grasses, dwarf-shrub and larger woody shrub type vegetation which can provide fuel for spring wildfires under suitable conditions. Following winter, vegetation can be dead or have a very low live moisture content, and the flammability of this vegetation can be readily influenced by prevailing weather, especially following prolonged dry periods.The Department of Agriculture, Food and Marine is the Forest Protection authority in Ireland responsible for issuing Fire Danger Notices. These notices improve preparedness for fire responses and are based on information provided by Met Éireann who calculate the FWI and FWI components using observation data at synoptic stations, and the predicted FWI for the next five days ahead based on numerical weather prediction data.The FWI is determined based on the types of forest fuel and how quickly they dry out/get rewetted, and components of fire behaviour. The FWI represents the fire intensity as the rate of energy per unit length of fire front (kW/m). The components which provide the most accurate indication of risk under Irish conditions are the Fine Fuel Moisture Code and Initial Spread Index, based on the fuels involved and ignition patterns observed to date. Since 2022 Met Eireann provide the FWI as well as the individual components Fine Fuel Moisture Content and Initial Spread Index via the public website for synoptic stations. These indices are based on observations and a seven-day forecast into the future using ECMWF predictions. This allows all county councils responsible for wildfire preparedness to access this information swiftly and directly.Met Éireann also use the ANYWHERE multi-hazard warning tool which allows for visualisation of multiple fire-related risk factors and warning indices to be viewed simultaneously. The ANYWHERE system, in combination with our station-based forecast and antecedent conditions, provide fire managers and response teams with excellent information with which to make decisions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
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