Exploring the impact of airtanker drops on in-stand temperature and relative humidity
Notice bibliographique
Résumé
Background There has been little quantification of the extent and duration of micrometeorological changes within a forest after airtanker drops of water-based suppressant. It has been speculated that a period of prolonged relative humidity – referred to as a ‘relative humidity (RH) bubble’ – temporarily exists in the canopy understorey post-drop. Aims We quantify the RH bubble from the drops of five airtankers commonly used by wildland fire management organisations in Canada. Methods We measured airtankers dropping water, foam concentrates, and gel enhancers in a mature jack pine stand. We examined the duration of change in RH and temperature using Generalised Additive Models, and the consequence of these changes on fine fuel moisture. Key results The average maximum RH increased and temperature decreased, indicating that the effects of the ‘RH bubble’ in-stand lasted from 25 to 76 min, depending upon the airtanker type and load configuration. Conclusion Airtanker drops cause an in-stand increase in RH and decrease in temperature, but this ambient change has a limited effect on potential fire behaviour. Implications The direct effect of water wetting the fuel is the most impactful effect of an airtanker drop. The ‘RH bubble’ created, though observable, does not change fine fuel moisture enough to impact fire behaviour.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».