Quantifying large-scale impacts of cattle grazing on annual burn probability in Napa and Sonoma Counties, California
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire in California is an increasing threat to life and property. The expansion of urban and suburban development into wildlands limits risk-reduction options like prescribed burning, whereas large-scale mechanical and herbicide treatments can be cost prohibitive and unpalatable to the public. Cattle grazing is a low risk, affordable treatment not frequently considered for use explicitly for fuels reduction in California. To examine the impact of cattle grazing on fire in Napa and Sonoma Counties, California, we quantified its effects as change in average annual burn probability. Probabilities were calculated for 2001–2017 using mixed-effect regression models in combination with a range of grazing intensities and extents. These grazing scenarios were designed to represent current grazing conditions, ungrazed conditions, adding grazing to high priority landscapes, and grazing the full study area. We estimated that under current grazing conditions, cattle grazing reduces average annual burn probability 45% (from 9.9% to 5.4%) compared to ungrazed conditions. Adding grazing to high priority landscapes as identified by the California Department of Forestry and Fire Protection (CAL FIRE) decreased their average annual burn probability by 82% (from 7.6% to 1.4%) compared to under current grazing conditions. Of the scenarios assessed, grazing high priority landscapes heavily while maintaining the current extent and intensity of grazing on other rangelands provided the best return in terms of decreased burn probability per additional area grazed. Finally, we demonstrated how our methodologies can be utilized by fuel managers and planners to identify key areas for treatment with cattle grazing. Our findings suggest cattle grazing provides benefits to the study area by reducing overall burn probability, and that extending its use to treat fuels in priority areas in and around the wildland urban interface could provide further fire-risk reduction on community-adjacent lands. Land managers may find cattle grazing a valuable long term fuel-management tool at the landscape scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».