Visualización y comparación de trayectorias de comportamiento potencial del fuego en escenarios de cambio climático y gestión forestal
Notice bibliographique
Résumé
En la actualidad, existe una gran preocupación por los incendios forestales y su creciente impacto debido al cambio climático. El papel de la gestión forestal en la mitigación del riesgo de incendio, entendido como el diseño de tratamientos silvícolas o actuaciones específicas como quemas prescritas, es esencial. Para comprender la capacidad de la gestión forestal en la mitigación del riesgo (reducción del peligro de incendio y/o de sus impactos negativos) es crucial analizar los posibles escenarios de gestión (por ejemplo, promoción del uso de biomasa, fomento del stock de carbono o adaptación al cambio climático) en distintos contextos de evolución climática (basa-do en los Shared Socioeconomic Pathways). Es además de vital importancia considerar de mane-ra implícita el efecto del clima en la dinámica de las comunidades forestales, ya que su evolución y necesidad gestión están también supeditadas a las condiciones que se puedan dar en el futuro.<br />En el presente Trabajo Fin de Máster, se ha diseñado una estrategia para la diseminación de los resultados de FIREPATHS “Trayectorias del peligro de incendio en escenarios de cambio climático y gestión”. Para ello, se ha diseñado e implementado un modelo de datos, elaborando una base de datos a partir del mismo. La estrategia de estructuración de datos permite el desarrollo de aplicaciones web mapping así como la comparación de los escenarios evaluados en el proyecto. <br />Específicamente, se ha trabajado con indicadores de trayectorias de peligro meteorológico de incendios (basado en componentes del Canadian Fire Weather Index) y comportamiento del fuego (métricas de potencial de propagación del fuego y probabilidad de fuego de copa), lo que permite comprender el efecto del cambio climático en el potencial del fuego para decidir la estrategia de gestión más adecuada.<br /><br />
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».