For peat’s sake! Peat type influences critical moisture thresholds that prevent combustion of organic soils in Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
Background Preventing ignition of peatlands presents a particular challenge in Western Australia due to a decreasing trend in annual rainfall over the past several decades. Aims We sought to identify critical moisture thresholds and other factors, including chemical composition, geomorphology or peat type that influence the potential for peatlands to sustain smouldering combustion. Methods We wet soil turves from 16 distinct seasonally waterlogged peatlands to pre-determined moisture contents before exposing samples to a heating element to induce smouldering, and then calculated weight and volume loss due to combustion. Other turve portions were used to conduct physical and chemical analyses. Key results Critical moisture thresholds for ignition and combustion varied by peat type due to differences in bulk density and carbon content. Models predicting combustion that contained the explanatory variables peat type, electrical conductivity (EC) of soil and moisture content achieved R-squared values above 0.8. Conclusions Our results indicate the moisture thresholds to prevent ignition of peatlands differ between peat types; knowledge that is important to inform effective decisions made by fire managers during planned fire and bushfire operations. Implications Determining critical moisture thresholds and peat properties that influence peatland flammability informs potential mitigation techniques to reduce the incidence of smouldering peatlands.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».