Dieser Datensatz enthält Komponenten des Waldbrandrisikos für alle Gebiete in den USA, die 1) landschaftsweit sind (d.h. an jedem Pixel in der Landschaft messbar) und 2) das In-situ-Risiko darstellen – das Risiko am Ort, an dem die negativen Auswirkungen auf die Landschaft auftreten.
Die Datasets zum nationalen Waldbrandrisiko mit der jährlichen Wahrscheinlichkeit von Waldbränden und der Brandintensität, die vom USDA Forest Service, der Rocky Mountain Research Station und Pyrologix LLC generiert werden, bilden die Grundlage der Daten zum Waldbrandrisiko für Gemeinden. Vegetations- und Brennstoffdaten aus LANDFIRE 2020 (Version 2.2.0) wurden als Eingabe für zwei verschiedene, aber verwandte raumbezogene Brandsimulationssysteme verwendet. Die jährliche Wahrscheinlichkeit von Waldbränden wurde mit dem geospatialen Brandsimulator (FSim) des USFS bei einer relativ groben Zellengröße von 270 Metern (m) berechnet. Die Rasterdaten zur Wahrscheinlichkeit von Bränden wurden auf die native 30‑m-Auflösung der LANDFIRE-Daten zu Brennstoffen und Vegetation hochgerechnet, um die Daten auf eine feinere Auflösung zu bringen, die für die Bewertung von Gefahren und Risiken für Gemeinden nützlicher ist. Bei diesem Upsampling-Prozess hat der Anbieter auch Werte der modellierten Wahrscheinlichkeit von Waldbränden auf bebaute Gebiete übertragen, die in den LANDFIRE-Brennstoffdaten als nicht brennbar dargestellt werden.
Die Raster für die Wahrscheinlichkeit von Waldbränden stellen die Landschaftsbedingungen Ende 2020 dar. Die Merkmale der Brandintensität wurden mit einer Auflösung von 30 m modelliert. Dabei wurde ein umfassender Satz von FlamMap-Läufen über den gesamten Bereich der wetterbezogenen Merkmale hinweg durchgeführt, die während einer Brandsaison auftreten. Anschließend wurden diese Läufe in eine Vielzahl von Ergebnissen integriert, die auf der Wahrscheinlichkeit des Auftretens dieser Wettertypen basieren. Vor der Modellierung der Brandintensität wurden die LANDFIRE-Daten von 2020 aktualisiert, um die Brennstoffstörungen von 2021 und 2022 zu berücksichtigen. Die Datasets zur Brandintensität stellen daher die Landschaftsbedingungen Ende 2022 dar.
Bänder
Pixelgröße 30 Meter
Bänder
Name
Einheiten
Min.
Max.
Pixelgröße
Beschreibung
BP
0
0,14
Meter
Jährliche Wahrscheinlichkeit von Waldbränden.
CFL
ft
0
861.7
Meter
Bedingte Flammenlänge; mittlere Flammenlänge für ein Feuer, das sich in Richtung der maximalen Ausbreitung ausbreitet, falls ein Feuer ausbrechen sollte. Durchschnittliches Maß für die Intensität von Waldbränden.
CRPS
0
100
Meter
Bedingtes Risiko für potenzielle Gebäude; potenzielle Folgen eines Brandes für ein Haus an einem bestimmten Ort, wenn dort ein Brand ausbricht und sich dort ein Haus befindet.
Exposure
0
1
Meter
Maß dafür, wie stark ein Wohngebäude Waldbrandgefahr ausgesetzt ist. Der Wert 1 steht für eine direkte Einblendung. Werte zwischen 0 und 1 stehen für eine „indirekte“ Exposition. Höhere Werte weisen auf eine größere Nähe zu direkt exponierten Bereichen hin.
FLEP4
0
1
Meter
Wahrscheinlichkeit für Überschreitung der Flammenlänge – 1,2 m: Bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Flammenlänge an einem Pixel 1,2 m überschreitet, wenn ein Brand auftritt. Gibt das Potenzial für eine mittlere bis hohe Waldbrandintensität an.
FLEP8
0
1
Meter
Wahrscheinlichkeit für Überschreitung der Flammenlänge auf einer landwirtschaftlichen Fläche – 2,4 m: Bedingte Wahrscheinlichkeit, dass die Flammenlänge an einem Pixel 2,4 m überschreitet, wenn ein Brand auftritt. Gibt das Potenzial für eine hohe Waldbrandintensität an.
RPS
0
13.2
Meter
Risiko für potenzielle Gebäude: Das relative Risiko für ein Haus, wenn es an diesem Ort stünde.
WHP
0
99.853
Meter
Index für das Potenzial für Waldbrandgefahren.
Nutzungsbedingungen
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Formal werden im Archiv veröffentlichte Datasets unter der Creative Commons CC-BY-Lizenzstruktur veröffentlicht. Dies ermöglicht eine breite Nutzung und Wiederverwendung, während die Erwartung der Zitierung der Datenpublikation erhalten bleibt, um diese Nutzung zu dokumentieren und die geistige Arbeit des/der Autor(en) zu würdigen.
Zitate
Quellenangaben:
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. Waldbrandrisiko für Gemeinden: Räumliche Datasets von landschaftsweiten Waldbrandrisikokomponenten für die USA. 2. Auflage.
Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive.
doi:10.2737/RDS-2020-0016-2
Dieser Datensatz enthält Komponenten des Waldbrandrisikos für alle Flächen in den USA, die 1) landschaftsweit sind (d.h. an jedem Pixel in der Landschaft messbar) und 2) das In-situ-Risiko darstellen – das Risiko am Ort, an dem die negativen Auswirkungen in der Landschaft auftreten. Nationale Datasets zu Waldbrandgefahren …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis dataset, provided by the USDA Forest Service Research Data Archive, offers a comprehensive view of wildfire risk components across all lands in the United States, spanning from 2020-12-31 to 2022-12-31.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe data includes annual burn probability and fire intensity metrics, with burn probability data upsampled to a 30m resolution and fire intensity data reflecting landscape conditions as of the end of 2022.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset includes multiple bands, including \u003ccode\u003eBP\u003c/code\u003e (Annual Burn Probability), \u003ccode\u003eCFL\u003c/code\u003e (Conditional Flame Length), \u003ccode\u003eCRPS\u003c/code\u003e (Conditional Risk to Potential Structures), and \u003ccode\u003eWHP\u003c/code\u003e (Wildfire Hazard Potential index), each offering specific insights into wildfire risk.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis data can be accessed via an Earth Engine snippet, and is freely available to the public under a data use agreement, which includes attribution and citation guidelines as a condition of use.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe data is used to depict risk that is landscape-wide and represents in situ risk, with more information on its generation and usage available through the provided USDA website and the data publication's DOI.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Wildfire Risk to Communities v0\n\nDataset Availability\n: 2020-12-31T00:00:00Z--2022-12-31T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [USDA Forest Service Research Data Archive](https://www.fs.usda.gov/rds/archive/catalog/RDS-2020-0016-2)\n\nTags\n:\n[burn](/earth-engine/datasets/tags/burn) [fire](/earth-engine/datasets/tags/fire) [usda](/earth-engine/datasets/tags/usda) [wildfire](/earth-engine/datasets/tags/wildfire) \n\n#### Description\n\nThis dataset depicts components of wildfire risk for all lands in the United\nStates that: 1) are landscape-wide (i.e., measurable at every pixel across\nthe landscape); and 2) represent in situ risk - risk at the location where\nthe adverse effects take place on the landscape.\n\nNational wildfire hazard datasets of annual burn probability and fire\nintensity, generated by the USDA Forest Service, Rocky Mountain Researc\nStation and Pyrologix LLC, form the foundation of the Wildfire Risk to\nCommunities data. Vegetation and wildland fuels data from LANDFIRE 2020\n(version 2.2.0) were used as input to two different but related geospatial\nfire simulation systems. Annual burn probability was produced with the USFS\ngeospatial fire simulator (FSim) at a relatively coarse cell size of 270\nmeters (m). The burn probability raster data was upsampled to the native\n30 m resolution of the LANDFIRE fuel and vegetation data, to bring the data\ndown to a finer resolution more useful for assessing hazard and risk to\ncommunities. In this upsampling process, the provider also spread values of\nmodeled burn probability into developed areas represented in LANDFIRE fuels\ndata as non-burnable.\n\nBurn probability rasters represent landscape\nconditions as of the end of 2020. Fire intensity characteristics were\nmodeled at 30 m resolution using a process that performs a comprehensive\nset of FlamMap runs spanning the full range of weather-related\ncharacteristics that occur during a fire season and then integrates those\nruns into a variety of results based on the likelihood of those weather\ntypes occurring. Before the fire intensity modeling, the LANDFIRE 2020 data\nwere updated to reflect fuels disturbances occurring in 2021 and 2022. As\nsuch, the fire intensity datasets represent landscape conditions as of the\nend of 2022.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n30 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|------------|-------|-----|--------|------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `BP` | | 0 | 0.14 | meters | Annual Burn Probability. |\n| `CFL` | ft | 0 | 861.7 | meters | Conditional Flame Length; mean flame length for fire burning in direction of maximum spread if a fire were to occur. Avg. measure of wildfire intensity. |\n| `CRPS` | | 0 | 100 | meters | Conditional Risk to Potential Structures; potential consequences of fire to a home at a given location, if a fire occurs there and if a home were located there. |\n| `Exposure` | | 0 | 1 | meters | Measure of how exposed a housing unit would be to wildfire. A value of 1 is \"direct\" exposure. Values between 0 and 1 represent \"indirect\" exposure, with higher values representing closer proximity to directly exposed areas |\n| `FLEP4` | | 0 | 1 | meters | Flame Length Exceedance Probability - 4 ft; conditional probability that flame length at a pixel will exceed 4 feet if a fire occurs; indicates the potential for moderate to high wildfire intensity. |\n| `FLEP8` | | 0 | 1 | meters | Farm Length Exceedance Probability - 8 ft; conditional probability that flame length at a pixel will exceed 8 feet if a fire occurs; indicates the potential for high wildfire intensity. |\n| `RPS` | | 0 | 13.2 | meters | Risk to Potential Structures; relative risk to a house if one existed at that location. |\n| `WHP` | | 0 | 99.853 | meters | Wildfire Hazard Potential index. |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Scott, Joe H.; Dillon, Gregory K.; Jaffe, Melissa R.; Vogler, Kevin C.;\n Olszewski, Julia H.; Callahan, Michael N.; Karau, Eva C.; Lazarz,\n Mitchell T.; Short, Karen C.; Riley, Karin L.; Finney, Mark A.; Grenfell,\n Isaac C. 2024. Wildfire Risk to Communities: Spatial datasets of\n landscape-wide wildfire risk components for the United States. 2nd Edition.\n Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive.\n [doi:10.2737/RDS-2020-0016-2](https://doi.org/10.2737/RDS-2020-0016-2)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.2737/RDS-2020-0016-2\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('USDA/WRC/v0').mosaic()\nvar cfl = dataset.select('CFL');\nvar vis = {min: 0, max: 30, palette: ['white', 'red']}\nMap.addLayer(cfl, vis, 'Conditional Flame Length');\nMap.setCenter(-101, 39, 4)\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/USDA/USDA_WRC_v0) \n[Wildfire Risk to Communities v0](/earth-engine/datasets/catalog/USDA_WRC_v0) \nThis dataset depicts components of wildfire risk for all lands in the United States that: 1) are landscape-wide (i.e., measurable at every pixel across the landscape); and 2) represent in situ risk - risk at the location where the adverse effects take place on the landscape. National wildfire hazard datasets ... \nUSDA/WRC/v0, burn,fire,usda,wildfire \n2020-12-31T00:00:00Z/2022-12-31T00:00:00Z \n-67.933 -180 63.904 18.854 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.2737/RDS-2020-0016-2](https://doi.org/https://www.fs.usda.gov/rds/archive/catalog/RDS-2020-0016-2)\n- [https://doi.org/10.2737/RDS-2020-0016-2](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/USDA_WRC_v0)"]]
