Forest Fire Suppression Effectiveness in the Canadian Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
Wildland fire management agencies engage in fire suppression operations to mitigate the potential disastrous impacts from wildland fires to communities and values. The goal of fire suppression is to reduce fireline intensity and/or limit fire growth, and ultimately extinguish the fire using resources ranging from FireRanger crews with pumps and hose, to aerial suppression, including helicopters and fixed wing aircraft that can drop large amounts of water. Deciding on the right resources to send to any individual fire is challenging as fire managers must consider the expected fire behaviour and consequent requirements for fire containment and extinguishment, along with the expected future demands for limited suppression resources throughout the day. Currently, much of this decision making is based on decades-old heuristics as well as individual fire manager’s experience. The goal of this research was to provide evidence-based information that would assist fire managers in assessing fire suppression effectiveness across a range of spatial and temporal scales, ranging from the flame to landscape scale, and from minutes to full fire seasons. Extensive datasets of fire behaviour, fire weather, fire suppression activity, and infrared (IR) detection of fire radiative power were used to study the effectiveness of water applied to spreading fire at various scales. Replicated field-based experimental burning monitored by IR imaging technology characterized the effect of water delivered at ground level on combustion zone energy change and the duration of its effect at the flame scale. At the fireline scale, I used 14 years of suppression outcomes from Air Attack Officers in Ontario to characterize the impact of water drops from airtankers on spreading fires, and I showed that the current fire intensity and resource effectiveness heuristics used across Canada are in need of modification. At the landscape scale, I characterized the factors considered by fire managers in dispatching airtankers to support FireRanger crews on the ground, and developed models which assessed the probability of suppression success on those fires that receive airtanker support. The outcomes of this thesis provide an evidence-based foundation for understanding suppression effectiveness in the boreal forest which will enhance fire manager’s ability to make informed decisions regarding fire suppression resource use and allocation.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».