Effects of interaction between forest structure and precipitation event characteristics on fuel moisture conditions
Notice bibliographique
Résumé
Estimating forest fire danger is of primary concern for the Austrian forest fire management. The fine fuel moisture code (FFMC) of the Canadian Fire Weather Index (CFWI) is used for determining ignition danger. The FFMC is calculated by using the Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis (INCA) system, which provides interpolated weather parameters, available at 1 km2 spatial resolution. Automated fuel sticks were used for measuring microclimate-defined moisture content from 2018 to 2020 in two differently structured sites: closed forest and forest gap. A remotely automated weather station (RAWS) measured the meteorological parameters of the research area. First, the capability of an interpolated large-scale FFMC to capture local moisture conditions was studied. Second, the effects of an interaction between forest structure and precipitation event characteristics on moisture content behaviour were investigated. Bayesian-based techniques in dependence of the three consecutive years were applied. Our results show that the correlations between INCA FFMC and RAWS FFMC are high (0.80–0.95) and INCA FFMC is capable of capturing the local microclimatic variations (0.68–0.78). Correlations ranging from 0.74 to 0.86 were evidenced between the fuel stick FFMC values of the forest and the gap, revealing that INCA FFMC cannot capture the microclimate induced differences between the two forest conditions. We found that: (i) the buffering capability of forest structure slows the absorption rate by 1.8 to 3.4%/h, (ii) absorption rate difference between the forest and the gap was lowest (1.8%/h) in the case of short and heavy rain, (iii) during the desorption phase the moisture content remained similar for both the closed forest and the gap. Overall, the structure induced buffering capability was strongest in the case of short and light rain. Longer and more intensive precipitation events, especially after canopy saturation during throughfall, are likely to lessen the buffering capability of the forest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».