Combining interpolated maximum wind gust speed and forest vulnerability for rapid post-storm mapping of potential forest damage areas in Finland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Finland, wind-induced forest damage is expected to increase in the future. Demand exists for timely and precise first-hand information about the main impact area of windstorms. Locating potential damage areas quickly is essential for effective operational planning of salvage loggings, aiming to reduce monetary losses of timber and risk for secondary damage caused by insects. This study presents an approach for mapping the potential damage areas immediately after a windstorm, by using high-resolution forest vulnerability data and information on the spatial distribution of maximum wind gust speed derived from weather station observations using kriging with external drift interpolation. The new method is evaluated by analyzing damage caused by nine major windstorms of the 2010s in Finland. Our results show that including roughness length information as an auxiliary variable in the interpolation improved the results and produced wind maps with more plausible structure and better separation between forested and non-forested land areas. The forest vulnerability data were most strongly linked to damage, whilst wind gust speed had weaker results. However, for future storms with unknown damage areas, we consider maximum wind gust speed still essential for defining the main impact area, whereas forest vulnerability data could then be used for more detailed damage predictions. Further advancements of wind interpolation approaches, preferably towards higher resolution and, if possible, based on a denser and more diverse observation network, is needed to fully exploit the potential of combined wind and forest vulnerability data. Albeit we recognize multiple uncertainties, room for improvements and benefits that additional data sources would bring, our study demonstrates a simple approach for rapid mapping of potential forest wind damage areas, which could be further developed into an operational tool.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».