Vegetation and Forest Fire Dynamics in Alberta: A Ground and Remote Sensing Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a comprehensive analysis of the interplay between forest fires and vegetation dynamics in Alberta, Canada, under the lens of climate change. By synthesizing data from remote sensing, climate records, and fire databases, the study reveals the intricate relationships between vegetation cover changes and climatic factors throughout 2001–2022. It highlights the significant lead and lag times between the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and climate variables such as Land Surface Temperature (LST), relative humidity, and precipitation, offering insights into the temporal dynamics of vegetation response to climatic influences. The research further explores the patterns and trends of forest fires, correlating them with interpolated climate data across various subregions. Using trend analysis and anomaly detection methods, the study identifies significant warming and drying trends, alongside variable precipitation changes, which have influenced both human-caused and lightning-induced forest fires. The findings underscore the differential impact of climate variables on fire occurrence and source, with notable patterns emerging in subregions like Athabasca Plain and Central Mixedwood. Building on these insights, the thesis develops a robust forest fire spread model, validated through high-precision simulations of the 2011 Slave Lake and 2016 Fort McMurray wildfires. The model leverages regional physical features, climatic data, and MODIS datasets to offer accurate fire behavior predictions. The phased simulation approach adapts to dynamic factors such as weather conditions and firefighting strategies, enhancing the model's applicability for effective fire management. Ultimately, this thesis aims to bridge the gap between theoretical understanding and practical application, providing valuable contributions to Alberta's forest fire management and community protection strategies. The research paves the way for more informed decision-making in the face of climate change by offering a nuanced understanding of fire-vegetation-climate interactions and developing an advanced predictive model.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».