- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2020-12-31T00:00:00Z–2022-12-31T00:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- USDA Forest Service Research Data Archive
- Etiketler
Açıklama
Bu veri kümesi, ABD'deki tüm araziler için orman yangını riskinin bileşenlerini gösterir. Bu bileşenler: 1) manzara genelinde (yani manzara genelindeki her pikselde ölçülebilir) ve 2) yerinde riski (olumsuz etkilerin manzarada gerçekleştiği konumdaki risk) temsil eder.
USDA Orman Hizmetleri, Rocky Mountain Araştırma İstasyonu ve Pyrologix LLC tarafından oluşturulan yıllık yanma olasılığı ve yangın yoğunluğu ile ilgili ulusal orman yangını tehlikesi veri kümeleri, Topluluklar İçin Orman Yangını Riski verilerinin temelini oluşturur. LANDFIRE 2020'den (sürüm 2.2.0) alınan bitki örtüsü ve vahşi arazi yakıtı verileri, iki farklı ancak ilişkili coğrafi uzamsal yangın simülasyonu sistemine giriş olarak kullanıldı. Yıllık yanma olasılığı, USFS coğrafi yangın simülatörü (FSim) ile 270 metre (m) gibi nispeten kaba bir hücre boyutunda üretilmiştir. Yanma olasılığı raster verileri, verileri daha ince bir çözünürlüğe indirerek topluluklar için tehlike ve risk değerlendirmesinde daha kullanışlı hale getirmek amacıyla LANDFIRE yakıt ve bitki örtüsü verilerinin doğal 30 m çözünürlüğüne yükseltildi. Bu örnekleme sürecinde sağlayıcı, modellenmiş yanma olasılığı değerlerini LANDFIRE yakıt verilerinde yanmaz olarak gösterilen gelişmiş alanlara da yayar.
Yangın olasılığı rasterleri, 2020'nin sonundaki arazi koşullarını gösterir. Yangın yoğunluğu özellikleri, bir yangın sezonunda meydana gelen hava durumuyla ilgili özelliklerin tamamını kapsayan kapsamlı bir FlamMap çalıştırmaları grubu gerçekleştiren ve ardından bu çalıştırmaları, hava durumu türlerinin meydana gelme olasılığına göre çeşitli sonuçlara entegre eden bir işlem kullanılarak 30 m çözünürlükte modellenmiştir. Yangın yoğunluğu modellemesinden önce, LANDFIRE 2020 verileri 2021 ve 2022'de meydana gelen yakıt bozulmalarını yansıtacak şekilde güncellendi. Bu nedenle, yangın yoğunluğu veri kümeleri 2022'nin sonu itibarıyla arazi koşullarını temsil etmektedir.
Bantlar
Bantlar
Piksel boyutu: 30 metre (tüm bantlar)
| Ad | Birimler | Min. | Maks. | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|
BP |
0 | 0,14 | 30 metre | Yıllık Yanma Olasılığı. |
|
CFL |
ft | 0 | 861,7 | 30 metre | Koşullu Alev Uzunluğu: Yangın çıkması durumunda maksimum yayılma yönünde yanan ateşin ortalama alev uzunluğu. Yangın yoğunluğunun ortalama ölçüsü. |
CRPS |
0 | 100 | 30 metre | Potansiyel Yapılar İçin Koşullu Risk: Yangın çıkması ve ev olması durumunda, belirli bir konumdaki evde yangının olası sonuçları. |
|
Exposure |
0 | 1 | 30 metre | Bir konutun orman yangınına ne kadar maruz kalacağını gösteren ölçü. 1 değeri "doğrudan" maruz kalmayı ifade eder. 0 ile 1 arasındaki değerler "dolaylı" maruziyeti temsil eder. Değerler yükseldikçe doğrudan maruz kalan alanlara yakınlık artar. |
|
FLEP4 |
0 | 1 | 30 metre | Alev Uzunluğunun 4 Fit'i Aşma Olasılığı: Bir pikseldeki alev uzunluğunun yangın çıkması durumunda 4 fit'i aşma olasılığıdır. Orta ila yüksek şiddetli orman yangını potansiyelini gösterir. |
|
FLEP8 |
0 | 1 | 30 metre | Çiftlik Uzunluğu Aşma Olasılığı - 2,4 m: Bir yangın çıkması durumunda bir pikseldeki alev uzunluğunun 2,4 metreyi aşma koşullu olasılığıdır. Yüksek orman yangını yoğunluğu potansiyelini gösterir. |
|
RPS |
0 | 13.2 | 30 metre | Olası Yapılar İçin Risk: O konumda bir ev varsa bu eve yönelik göreceli risk. |
|
WHP |
0 | 99.853 | 30 metre | Orman yangını tehlike potansiyeli indeksi. |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Alıntılar
Scott, Joe H.; Dillon, Gregory K.; Jaffe, Melissa R.; Vogler, Kevin C.; Olszewski, Julia H.; Callahan, Michael N.; Karau, Eva C.; Lazarz, Mitchell T.; Short, Karen C.; Riley, Karin L.; Finney, Mark A.; Grenfell, Isaac C. 2024. Topluluklar için Orman Yangını Riski: ABD'deki tüm arazilerde orman yangını riski bileşenlerinin coğrafi veri kümeleri. 2. Baskı. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. doi:10.2737/RDS-2020-0016-2
DOI'lar
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('USDA/WRC/v0').mosaic() var cfl = dataset.select('CFL'); var vis = {min: 0, max: 30, palette: ['white', 'red']} Map.addLayer(cfl, vis, 'Conditional Flame Length'); Map.setCenter(-101, 39, 4)