MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393232718 · doi:10.1002/joc.8450

Evaluating the Alaska Blocking Index as an indicator of wildfire potential in Alaska's central eastern interior

2024· article· en· W4393232718 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas J. Ballinger, Rick Lader, Peter A. Bieniek, Heidi Strader, Robert Ziel, Uma S. Bhatt, Cecilia Borries‐Strigle, Joshua Hostler, Eric Stevens, Christine F. Waigl, Alison York

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyArcticAtmospheric circulationPhysical geographyExtreme weatherLatitudeDendrochronologyClimate changeAtmospheric sciencesGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increased Arctic air temperatures and evaporative fluxes have coincided with more frequent and destructive high‐latitude wildfires. Arctic fires impact ecosystems and people, especially at the community‐level by degrading air quality, destroying agriculture, and threatening life and property. Central Eastern Interior (CEI) Alaska is one such region that has recently experienced the effects of wildfire activity related to warming air temperatures. To improve our ability to identify fire weather events and assess their potential for extreme outbreaks at actionable lead times relevant to fire weather forecasters and managers, new metrics and approaches need to be established and applied toward understanding the physical mechanisms underlying such wildland fire characteristics. Our study uses a new, regional atmospheric circulation metric, the Alaska Blocking Index (ABI), to describe midtropospheric air pressure around Alaska, which is subsequently related to CEI fire weather conditions at the Predictive Service Area (PSA) scale in climatological and extreme events frameworks. Of note, during years of high fire activity, Build‐Up Index (BUI) values tend to be anomalously high during the duff and drought phases across the CEI PSAs, though comparatively lower BUI values are still associated with high fire activity in the Tanana Zone‐South (AK03S) PSA. Likewise, extreme BUI values are strongly tied to high ABI values and well‐defined upper‐air ridging circulation patterns in the duff and drought periods. The statistical skill of mean daily ABI values in the 6–10 day period preceding extreme duff period BUI values is modest (τ2 > 14%) in the Upper Yukon Valley (AK02) PSA, a hotbed of wildland fire activity. Extremes in ABI and CEI BUI often occur in tandem, yielding regional predictability of upper‐air weather patterns and extremes and underlying surface weather conditions, by statistical and/or dynamical forecast models, imperative for local community and governmental organizations to effectively manage and allocate Alaska's fire weather resources.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of ClimatologyMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207