On the definition of an Exceptional fire danger rating over Mediterranean Countries
Notice bibliographique
Résumé
The Mediterranean countries are largely affected by wildfires, and appropriate monitoring of daily fire danger is crucial to contribute to quick decision-making and mitigate destructive wildfire disturbances. In operational wildfire monitoring, the Canadian Forest Fire Weather Index System (CFFWIS) is one of the most used fire danger indices, particularly over the  Mediterranean region, which rates relative danger of wildfire occurrence by combining six components: three fire behavior indices and three fuel moisture codes.Since FWI results from all components, it is evident that the short and long-term variations of meteorological variables will be reflected and the components will have different influences on FWI values. The main purpose of this work is to contribute to the definition of a new class associated with Exceptional fire weather danger, based on a statistical analysis of FWI, FFMC, and ISI indices for different Mediterranean countries, and for the months between June and October of 2010-2023 period and information of Fire Radiative Power, from the Land Surface Analysis Satellite Applications Facility project (LSA-SAF).Results show, on one hand, that the extreme values of FWI (given by the 99th percentile) of the Mediterranean region are higher in Italy and Greece, in contrast with Portugal and Spain. On the other hand, regarding FFMC and ISI values, higher values can be seen in North African regions for FFMC, and in Italy and Greece for ISI. This is clear evidence of the variations in fire activity in the different Mediterranean regions. A new Exceptional class of fire danger is defined based on the extreme classes of FWI, FFMC, and ISI, jointly based on the occurrence of the recent Megafires in the Mediterranean region, such as the fires in Portugal in 2018 and Greece in 2023. The new approach to define the Exceptional class revealed to be an extremely important tool for fire danger assessment and for the definition of planning activities and suppression measures in the present context of climate warming.Acknowledgements: This study is partially supported by the European Union’s Horizon 2020 research project FirEUrisk (Grant Agreement no. 101003890) and by the Portuguese Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) I.P./MCTES through national funds (PIDDAC) – UIDB/50019/2020- IDL and DHEFEUS - 2022.09185.PTDC.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».