Wildfire Risk: Anchorage and Fairbanks, Alaska and Whitehorse, Yukon 2024
Notice bibliographique
Résumé
While wildfires can be beneficial and part of a natural process, there have been numerous instances around the world, particularly in recent years, where wildfires have had devastating consequences for society. Weather conditions have created extreme wildfire behavior, resulting in speeds and intensities that can overpower suppression resources. It is ever more critical that communities and agencies take actions to mitigate and prevent wildfire disasters. We have developed a tool that enables wildfire practitioners to assess the risk of wildfire to structures in a straightforward, rapid, and affordable manner. The approach leverages information often collected by communities (e.g., building footprints, zoning) and available vegetation datasets. In conjunction with local wildfire management regulations, our project also used wildfire exposure to help identify wildland-urban interface boundaries. We used this approach on three communities in the Arctic (Anchorage and Fairbanks, Alaska, and Whitehorse, Yukon) to assess wildfire risk. We determined that there is considerable wildfire risk in urban Arctic communities, with a greater percentage of structures at high or very high risk in Fairbanks (26 percent (%)) and Whitehorse (22%) compared to Anchorage (14%). Combining local wildfire management practices with wildfire exposure is a successful way to identify meaningful Wildland Urban Interface (WUI) boundaries, which are essential for obtaining mitigation funds and planning. The key to producing updatable wildfire risk and vulnerability maps is accurate, up-to-date information on vegetation, building footprints, and zoning. With this information and the tool outlined here, communities and agencies have a way to inform community wildfire protection plans and identify impactful mitigation actions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».