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Enregistrement W4392603828 · doi:10.5194/egusphere-egu24-10793

A Decision Support System for Forest Fire Danger Notices in Ireland 

2024· preprint· en· W4392603828 sur OpenAlexaboutno aff
Pádraig Flattery, Klara Finkele, Paul Downes, Alan Hally, Ciaran Nugent

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecision support systemEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental scienceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2006 the Canadian Forest Fire Weather Index System (FWI) has been employed operationally at Met Éireann to predict the risk of forest fires in Ireland. Around 11% or 770,000 ha of the total land area of Ireland is afforested, but there are also large areas of open mountain and peatlands covered in grasses, dwarf-shrub and larger woody shrub type vegetation which can provide fuel for spring wildfires under suitable conditions. After winter, vegetation can be dead or have a very low live moisture content, and the flammability of this vegetation can be readily influenced by prevailing weather, especially following prolonged dry periods.Different decision support tools are available to different sectors, namely:The General Public: who have access to fire weather index meteograms on Met Éireann’s public website. Local Authorities, who have access to the ANYWHERE multi-hazard warning system, which provides multiple sources of information about fire danger and propagation. The Department of Agriculture, Food and Marine (DAFM), who are provided with information and additional support from National and European partners and networks. DAFM is the Forest Protection authority in Ireland responsible for issuing Forest Fire Danger Notices which improve preparedness for fire responses and are based on a range of factors including information provided by Met Éireann who calculate the FWI and FWI components using observation data at synoptic stations, and the predicted FWI for the next five days ahead based on numerical weather prediction data. This allows fire responders to build resilience and prepare for impending fires.The FWI is determined based on the types of forest fuel and how quickly they dry out/get rewetted, and components of fire behaviour. The FWI represents the fire intensity as the rate of energy per unit length of fire front (kW/m). The components which provide the most accurate indication of risk under Irish conditions are the Fine Fuel Moisture Code and Initial Spread Index, based on the fuels involved and ignition patterns observed to date. Since 2022 Met Eireann provide the FWI as well as the individual components Fine Fuel Moisture Content and Initial Spread Index via the public website for synoptic stations. These indices are based on observations and a seven-day forecast into the future using ECMWF predictions. This allows all county councils responsible for wildfire preparedness to access this information swiftly and directly.Met Éireann also use the ANYWHERE multi-hazard warning tool which allows for visualisation of multiple fire-related risk factors and warning indices to be viewed simultaneously. The ANYWHERE system, in combination with our station-based forecast and antecedent conditions, provide fire managers and response teams with excellent information with which to make decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,044

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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