Prediction and key drivers analysis of forest surface Dead Fine Fuel Moisture Content: A stacking ensemble learning and IoT-based system
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dead Fine Fuel Moisture Content (DFFMC) is a critical factor influencing wildfire risk and fire spread behavior in forest fire management. DFFMC field-measurement relies on manual sampling, suffering from slow response, high labor costs, and limited spatial coverage. Moreover, existing predictive models of DFFMC are mostly based on single machine learning algorithms, which struggle to balance spatial generalization and local fitting capabilities, thereby limiting overall model performance. This study proposes a DFFMC prediction approach that integrates a stacking ensemble learning model with a hybrid dataset from different regions and Internet of Things (IoT) technology, offering the advantages of high accuracy, high spatial generalization, and rapid responsiveness. A stacking ensemble learning model was trained using publicly available international datasets covering diverse ecological and climatic zones. To evaluate the model’s spatial generalization capability, field data collected from Bajia Country Park in Beijing, China, were used exclusively as an independent validation set. The model demonstrated strong predictive performance on the domestic dataset, achieving a correlation coefficient of 0.91 and a mean absolute error below 2. Key drivers analysis revealed that humidity and precipitation are the key drivers of DFFMC. Partial dependence plots indicate nonlinear DFFMC responses when humidity exceeds 60% and precipitation surpasses 3 mm. Bivariate dependence analysis further highlights complex interactions among meteorological factors, underscoring the value of multi-factor modeling for accurate DFFMC prediction and wildfire risk management. • Develops an ensemble learning framework for adaptive DFFMC modeling across diverse regions. • Designs a multi-sensor IoT node for real-time meteorological data acquisition in forested areas. • Experimental analysis reveals humidity and rainfall as key factors influencing DFFMC dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle