Pixel-level statistical analyses of prescribed fire spread
Pixel-level statistical analyses of prescribed fire spread
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规定火势蔓延的像素级统计分析
DOI：
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发表时间：
2017
影响因子：
2.2
通讯作者：
B. Quaife
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Currie;K. Speer;K. Hiers;Joseph John O’Brien;Scott L. Goodrick;B. Quaife
林火动力学是一个复杂的三维湍流过程。元胞自动机（CA）是一种有效的火灾动力学预测工具，但其主要参数的估计具有挑战性。为了克服这一挑战，我们计算统计分布的CA模型的关键参数，使用红外图像从控制烧伤。此外，我们将这种分析应用到不同的空间尺度，并将实验结果与一个简单的统计模型进行比较。通过分析和比较，揭示了CA的一些功能和局限性。
Wildland fire dynamics are a complex three-dimensional turbulent process. Cellular automata (CA) is an efficient tool to predict fire dynamics, but the main parameters of the method are challenging to estimate. To overcome this challenge, we compute statistical distributions of the key parameters of a CA model using infrared images from controlled burns. Moreover, we apply this analysis to different spatial scales and compare the experimental results with a simple statistical model. By performing this analysis and making this comparison, several capabilities and limitations of CA are revealed.