Geobotanical indication of the drained state of disturbed peatlands for fire hazard assessment
Notice bibliographique
Résumé
The issue of fire hazard in abandoned peatlands is particularly relevant nowadays, as the negative consequences of peatland fires lead to deterioration in public health and the functioning of the entire infrastructure system. The problem of predicting and assessing peat burning is a global one, with numerous studies being conducted not only in Russia but also abroad, i. e., in CIS countries, Southeast Asia, Canada, and the United States. However, the relationship between vegetation communities and the frequency of fires receives insufficient attention. The study is devoted to assessing the condition of degraded peatlands using geobotanical indicators of peat soils on the example of peatlands in Leningrad and Pskov regions. Three key objects were selected, which represent abandoned peat deposits. The methodology for assessing the fire hazard of peatlands is based on a comprehensive approach, including the creation of large-scale vegetation maps using a series of satellite images and field geobotanical descriptions, and the analysis of fires on objects for the period from 2000 to 2023 using satellite images and thermal data. As a result of the study, maps of fire frequency and duration and maps of natural-territorial complexes for each plot were obtained. The analysis of the relationship between vegetation communities and the frequency of fires showed that the species composition of the communities correlates relatively well with the time elapsed since the date of the last fire, and to a lesser extent with the duration of the fires. Indicative relationships between fire frequency and vegetation cover are quite strong, so the type of vegetation cover can be used as an indicator of fire frequency on a peatland. On territories with peat bogs with a sparse birch forest, fire occurs at least once every 5 years. On territories with sphagnum associations and reed swamp associations, fire occurs no more than once every 20 years.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».