Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study are to (1) evaluate the factors influencing forest fire spread as fundamental data for forest fire spread modeling, and (2) predict the pattern of forest fire spread using GIS at a real time, understanding the interaction of factors. Chapter I addresses the statement of the background to this study and the methodology used. Chapter II summarizes previous researches on the factors influencing forest fire spread and constucts the databaserelated to it. Then, Chapter ill presents forest fire spread modeling using Arc/Info GRID and AML at a\n\nreal time and verifies it. Chapter N summarizes the conclusion of this study. The results of this study are as follows. (1) The pattern of spread is determined mostly by fuel and by topography and by the speed and direction of sUliace wind. (2) With GIS technology, map products can be created that not only analyze fire behavior but incorporates such information as the type of fuels, moisture content, and the topography effects associated with fire conditions. (3) Successful forest fire spread strategies rely on fire behavior models, which in turn rely on the accurate data of each environment. Mayor causes of forest fire are natural combustion in the United States but are man-caused fire in us. (4) In the United States and Canada, Forest fire spread modeling is applied to a gentle change of slope at local-scale topography. But, In Korea we need to do forest fire spread modeling considering a steep change of slope at it.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».