Reliability of fire danger forecasts for Czech agricultural and forestry landscapes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The increasing threat of fire caused by ongoing climate change requires accurate and timely prediction for the effective management of extreme fire situations. The limited research on the connection between fire danger metrics and the occurrence of wildfires in the forested and agricultural landscapes of the Czech Republic underscores the need to better understand how to properly quantify fire danger in the context of Central Europe. This study focused on assessing the accuracy of fire danger prediction with respect to the number of wildfires in different geographic regions of the Czech Republic and provided new insights into central European fire ecology. Results We found that the fire season in the Czech Republic has two peaks, in spring and summer, with regional differences in the total number of wildfires. Analyses of fire danger via the Canadian Fire Weather Index (FWI) and Australian Forest Fire Danger Index (FFDI) for the years 2018–2022 revealed that the IFS numerical weather prediction model is the most suitable for conditions in the Czech Republic. A linear regression model showed a high predictive capability for the total number of wildfires in the Czech Republic, with an observed R -squared value of 0.81 and a mean absolute error (MAE) of 5.19 wildfires with a 95% confidence interval (CI) of 4.94–5.44. Additionally, the second model, which utilized a linear model with random effects to account for regional variability, had an R -squared value of 0.34 and an MAE of 1 wildfire (95% CI ± 3), indicating that the inclusion of regional correction coefficients (random effects) enhanced the prediction accuracy. Conclusions This study provides key insights into fire danger prediction in relation to the number of wildfires. With this model, it is possible to predict how many wildfires may occur at specific values of the FWI and FFDI in individual regions (NUTS 3) of the Czech Republic. This information can be used for more effective readiness planning for human resources and fire equipment while also contributing to the enhancement of general knowledge in the field of fire science in the context of central Europe.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle