Fire spread simulations using Cell2Fire on synthetic and real landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Fire spread models (FSMs) are used to reproduce fire behavior and can simulate fire propagation over landscapes. As wildfires have emerged into a global phenomenon with far-reaching impacts on the natural and built environments, FSM simulations provide crucial information to better understand and predict fire behavior in various landscapes. In this study, we tested Cell2Fire, a recently developed cellular automata-based FSM, against benchmarking models used in the U.S., Canada, and Chile. We experimented on synthetically generated landscapes (homogeneous and heterogeneous mix of fuels), applying Cell2Fire for the first time on U.S. landscapes, and found a high level of agreement between Cell2Fire and existing FSMs. However, FSMs may not always produce realistic simulations. In response, we used two optimization methods to improve the simulation's accuracy. First, we adopted a multi-objective optimization algorithm that scales the elliptical shape of the Cell2Fire's output based on rate of spread (ROS) and eccentricity. Second, we optimized four adjustment factors related to the fire spread (head ROS, back ROS, flank ROS, and eccentricity) using blackbox optimization (i.e., derivative-free optimization), minimizing the discrepancy of the output with respect to real burn data. We assessed the effectiveness of the optimization on the 2001 Dogrib Fire in Alberta, Canada and found that the optimized Cell2Fire result more accurately predicted the real burn in comparison to Prometheus (standard Canadian FSM), increasing F1-score from 0.74 to 0.83. Further, Cell2Fire exhibited better computational efficiency, with simulation runtime increasing linearly compared to Prometheus' runtime increasing exponentially. From these results, users can adjust Cell2Fire and simulate more realistic burns and surpass the capabilities of benchmark FSMs, integrating local or custom-made FSM data to expand the simulator's application.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».