Modeling risks of climate-driven wildfires in boreal forest: the FLAM approach
Notice bibliographique
Résumé
Extreme forest fires have been a historic concern in the forests of Canada, the Russian Federation, and the USA,and are now an increasing threat in boreal Europe. We will present approaches to modeling wildfire dynamicsusing the wildFire cLimate impacts and Adaptation Model (FLAM) being developed at the International Instituteof Applied Systems Analysis (IIASA). FLAM operates on a daily time step and uses mechanistic algorithms toparametrize the impacts of climate, human activities, and fuel availability on wildfire probabilities, frequencies,and burned areas. Model validation on historical GIS and remote sensing data and future projections underclimate change scenarios will be discussed at various scales and resolutions for the boreal forest. We willpresent modeling results for the boreal forest, including: (i) simulation of burned areas and adaptation options;(ii) projections of burned areas driven by climate change scenarios until 2100; (iii) regional variability and drivingforces behind forest fires in Sweden. Our results support international analyses that, irrespective of changes inmanagement, it is evident that climate change is very likely to increase the frequency and impact of wildlandfires in the coming decades, also in the boreal forest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».