Evaluating the Drought Code for lowland taiga of Interior Alaska using eddy covariance measurements
Notice bibliographique
Résumé
Background The Drought Code (DC) of the Canadian Fire Weather Index System (CFWIS) has been intuitively regarded by fire managers in Alaska, USA, as poorly representing the moisture content in the forest floor in lowland taiga forests on permafrost soils. Aims The aim of this study was to evaluate the DC using its own framework of water balance as cumulative additions of daily precipitation and substractions of actual evaporation. Methods We used eddy covariance measurements (EC) from three flux towers in Interior Alaska as a benchmark of natural evaporation. Key results The DC water balance model overpredicted drought for all 14 site-years that we analysed. Errors in water balance cumulated to 109 mm by the end of the season, which was 54% of the soil water storage capacity of the DC model. Median daily water balance was 6.3 times lower than that measured by EC. Conclusions About half the error in the model was due to correction of precipitation for canopy effects. The other half was due to dependence of the actual evaporation rate on the proportional ‘fullness’ of soil water storage in the DC model. Implications Fire danger situational awareness is improved by ignoring the DC in the CFWIS for boreal forests occurring on permafrost.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».