How Wildfire Intensity Impacts the Extent and Speed of Vegetation Succession: Old Fire versus Cedar Fire – California, USA 2003
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are one of the most devastating natural disasters, with the ability and potential to destroy infrastructure and ecosystems. On October 25, 2003, two wildfires broke out in California, USA: Old Fire in San Bernardino County and Cedar Fire in San Diego County. These wildfires significantly damaged vegetation and are particularly interesting as they both started on the same day, burned for over a week, and were only approximately 150 kilometres apart, allowing for great comparisons to be made. This project determines which fire was more intense and how their intensities impacted the extent and speed of vegetation succession. Wildfire intensity refers to the amount of energy released by the fire. It incorporates components like ground temperature, flame height, and spread rate, and is influenced by factors such as weather conditions, plant chemistry, and topography. This project, however, observes weather conditions and topography specifically to reveal how these wildfires of different intensities impacted vegetation succession. LANDSAT satellite imagery in the shortwave infrared (SWIR) and thermal layers were analyzed using ENVI to observe fire size. Climate data provided the weather conditions before and during the fires. Government reports and news articles gave information on flame heights and spread rates. These contributed to determining fire intensity. Then, LANDSAT imagery in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) layer was analyzed using ENVI over approximately twenty years (2003-2023) to observe the growing vegetation. While both fires were active for a similar duration, Cedar Fire was more intense, resulting in slower vegetation succession due to hotter ground temperatures, taller flame height, and a faster spread rate compared to Old Fire. The impact that both wildfires had on vegetation highlights the importance of mitigating future wildfire risk, especially as natural disasters like wildfires become more frequent and more intense with continuing global warming and climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».