The role of fuel treatments in mitigating wildfire risk
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has led to longer fire seasons and more intense wildfires worldwide and has caused substantial economic and environmental impacts in recent years. This challenge motivates an improvement in fuel treatment to balance between wildfire risk reduction and ecosystem protection. While fuel treatments have been widely applied to reduce wildfire occurrence and spread for a long time, the relationship between their design and effectiveness in wildfire risk mitigation is still unclear, especially under the varying fire severity conditions. In this study, we targeted a fire-prone ecosystem in Southwest China as the study area and designed 17 fuel treatment scenarios based on the local fire prevention plan, which contains three treatments (firebreaks, prescribed burning, and thinning), four treatment intensities (% of area treated), and two treatment shapes (belt and block). Using percentiles of the seasonal severity rating (SSR) index, we divided the 2000–2020 fire seasons into three severity scenarios: low (≤25th), normal (25th–75th), and high (≥75th). Following a framework to assess the effectiveness of fuel treatments on wildfire risk mitigation, we found all designs showed significant effects on risk mitigation under the low and normal fire severity scenarios. The effectiveness of fuel treatments in mitigating wildfire risk of different values was found to be influenced by their intensity and shape. However, even the most intensive fuel treatment design considered in this study cannot reduce wildfire risk significantly at the landscape scale under the high fire severity condition, which suggested that other fire management measures might have to be integrated. This study combined scenario design and risk assessment to demonstrate the effectiveness of fuel treatments in mitigating wildfire risk under different fire severity conditions, and the results could be used to guide the design and implementation of landscape fuel treatments in the future.
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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 ».