Modeling fire regimes for fire management in protected areas
Notice bibliographique
Résumé
In protected areas where ecologically beneficial fire impacts are promoted through efforts to accommodate or support fire processes on the landscape, fire and park managers who are challenged to manage active fires in limited areas must assess fire risks, predict fire effects, and evaluate the long-term ecological consequences of fire management alternatives. In this thesis, three fire regime models designed to support fire management planning in protected areas are developed and presented. First, the statistics of extreme values was applied to historical fire and weather data to characterize dry-spell and fire extremes in the province of Ontario. The results of this landscape-level analysis of fire processes indicated that regional differences in the magnitude of extreme fire events is related to extreme dry-spell events, ecological classification, and level of fire protection. Second, postfire field study data were used to develop a logistic regression model to predict white pine (Pinus strobus L.) mortality following an intense surface fire. Results of this stand-level analysis of fire effects indicated that tree size and fire intensity are key determinants of postfire mortality, corroborating existing evidence that mature white pine are resistant to intense surface fire. Third, a simple model of white pine stand dynamics was developed to evaluate prescribed fire scheduling strategies for achieving ecological objectives using both simulation modeling and goal programming methods. Results of this stand-level analysis of long-term fire processes illustrated the usefulness of simulation models for identifying a preferred fire return interval within the range of natural intervals, given specific management objectives. Simulation results supported the intermediate disturbance hypothesis and suggest that in forest stands subject to regular, non-catastrophic disturbance, frequency of disturbance may be a key mitigating factor in the diversity-stability relationship. Goal programming results demonstrated that optimal prescribed fire schedules based on habitat and visual quality goals can produce ecological outcomes consistent with outcomes associated with schedules based on a preferred natural fire return interval. This multi-objective approach to prescribed fire scheduling in an uneven-aged stand is a novel formulation of the optimal fire management problem.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».