इस डेटासेट में, अमेरिका के सभी इलाकों में जंगल में आग लगने के जोखिम के कॉम्पोनेंट दिखाए गए हैं. ये कॉम्पोनेंट: 1) पूरे लैंडस्केप में मौजूद हैं. इसका मतलब है कि इन्हें लैंडस्केप के हर पिक्सल पर मेज़र किया जा सकता है; और 2) इन-सीटू जोखिम को दिखाते हैं. इसका मतलब है कि ये उस जगह के जोखिम को दिखाते हैं जहां लैंडस्केप पर बुरा असर पड़ता है.
यूएसडीए फ़ॉरेस्ट सर्विस, रॉकी माउंटेन रिसर्च स्टेशन, और Pyrologix LLC ने जंगल में आग लगने के खतरे से जुड़े राष्ट्रीय डेटासेट तैयार किए हैं. इनमें सालाना आग लगने की संभावना और आग की तीव्रता की जानकारी शामिल है. ये डेटासेट, समुदाय के लिए जंगल में आग लगने के खतरे से जुड़े डेटा का आधार हैं. LANDFIRE 2020 (वर्शन 2.2.0) से मिले वनस्पति और जंगली इलाकों में आग लगने के डेटा को, आग लगने की स्थिति का अनुमान लगाने वाले दो अलग-अलग लेकिन मिलते-जुलते जियोस्पेशल सिस्टम में इनपुट के तौर पर इस्तेमाल किया गया. आग लगने की सालाना संभावना का अनुमान लगाने के लिए, यूएसएफ़एस के जियोस्पेशल फ़ायर सिम्युलेटर (एफ़सिम) का इस्तेमाल किया गया. इसमें सेल का साइज़ 270 मीटर (मी॰) रखा गया था. जंगल के जलने की संभावना वाले रास्टर डेटा को, LANDFIRE के ईंधन और वनस्पति डेटा के नेटिव 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर अपसैंपल किया गया था. इससे डेटा को बेहतर रिज़ॉल्यूशन पर लाया जा सका, जो समुदायों के लिए खतरे और जोखिम का आकलन करने के लिए ज़्यादा फ़ायदेमंद है. अपसैंपलिंग की इस प्रोसेस में, प्रोवाइडर ने मॉडल की गई बर्न प्रोबेबिलिटी की वैल्यू को उन विकसित इलाकों में भी फैला दिया जिन्हें LANDFIRE के फ़्यूल डेटा में, न जलने वाले इलाकों के तौर पर दिखाया गया है.
आग लगने की संभावना वाले रास्टर, 2020 के आखिर तक के लैंडस्केप की स्थितियों को दिखाते हैं. आग की तीव्रता की विशेषताओं को 30 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर मॉडल किया गया था. इसके लिए, एक ऐसी प्रोसेस का इस्तेमाल किया गया था जो FlamMap के कई रन करती है. इसमें मौसम से जुड़ी उन सभी विशेषताओं को शामिल किया जाता है जो आग लगने के सीज़न में होती हैं. इसके बाद, इन रन को मौसम की अलग-अलग स्थितियों के हिसाब से कई नतीजों में इंटिग्रेट किया जाता है. आग की तीव्रता का मॉडल बनाने से पहले, LANDFIRE 2020 के डेटा को अपडेट किया गया था. इससे, साल 2021 और 2022 में ईंधन से जुड़ी गड़बड़ियों के बारे में पता चला. इसलिए, आग की तीव्रता वाले डेटासेट, 2022 के आखिर तक की लैंडस्केप की स्थितियों को दिखाते हैं.
बैंड
पिक्सल का साइज़ 30 मीटर
बैंड
नाम
इकाइयां
कम से कम
ज़्यादा से ज़्यादा
पिक्सल का साइज़
ब्यौरा
BP
0
0.14
मीटर
सालाना जलने की संभावना.
CFL
फ़ीट
0
861.7
मीटर
आग की लपट की लंबाई; अगर आग लगती है, तो ज़्यादा से ज़्यादा फैलने की दिशा में जलने वाली आग की लपट की औसत लंबाई. जंगल में लगी आग की तीव्रता का औसत मेज़रमेंट.
CRPS
0
100
मीटर
संभावित स्ट्रक्चर के लिए जोखिम की स्थिति; किसी जगह पर आग लगने की स्थिति में, घर पर आग लगने के संभावित नतीजे.
Exposure
0
1
मीटर
इससे यह पता चलता है कि किसी घर पर जंगल की आग का कितना असर पड़ेगा. वैल्यू 1 का मतलब है "सीधे तौर पर" संपर्क. 0 से 1 के बीच की वैल्यू का मतलब "अप्रत्यक्ष" एक्सपोज़र होता है. वहीं, ज़्यादा वैल्यू का मतलब है कि सीधे तौर पर एक्सपोज़ किए गए क्षेत्रों के आस-पास के क्षेत्र
FLEP4
0
1
मीटर
लौ की लंबाई के 4 फ़ीट से ज़्यादा होने की संभावना - 4 फ़ीट; अगर आग लगती है, तो किसी पिक्सल पर लौ की लंबाई के 4 फ़ीट से ज़्यादा होने की संभावना; इससे जंगल में आग लगने की मध्यम से लेकर ज़्यादा संभावना का पता चलता है.
FLEP8
0
1
मीटर
खेत में आग लगने की संभावना - 8 फ़ुट; अगर किसी पिक्सल पर आग लगती है, तो इस बात की संभावना है कि आग की लपटें 8 फ़ुट से ज़्यादा होंगी; इससे जंगल में आग लगने की संभावना का पता चलता है.
RPS
0
13.2
मीटर
संभावित स्ट्रक्चर के लिए जोखिम; अगर उस जगह पर कोई घर मौजूद है, तो उसके लिए जोखिम.
WHP
0
99.853
मीटर
जंगल की आग के जोखिम का इंडेक्स.
उपयोग की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
डेटा पब्लिकेशन, लोगों के लिए मुफ़्त में उपलब्ध कराए जाते हैं. इसके लिए, हम डेटा इस्तेमाल करने का कानूनी समझौता करते हैं. इसमें डेटा इस्तेमाल करने की शर्तें बताई जाती हैं. जैसे, फिर से डिस्ट्रिब्यूट करना, उद्धरण देना, सूचना देना, और डिस्ट्रिब्यूशन की ज़िम्मेदारी. इस रिपॉज़िटरी से डेटा पाने वाले हर व्यक्ति को,
ओपन ऐक्सेस - डेटा इस्तेमाल करने का कानूनी समझौता
मानना होगा.
आधिकारिक तौर पर, संग्रह में पब्लिश किए गए डेटासेट, क्रिएटिव कॉमंस CC-BY लाइसेंस स्ट्रक्चर के तहत रिलीज़ किए जाते हैं. इससे डेटा का इस्तेमाल और दोबारा इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, यह भी पक्का किया जा सकता है कि डेटा पब्लिकेशन का हवाला दिया गया हो, ताकि यह पता चल सके कि डेटा का इस्तेमाल कैसे किया गया है और लेखक(लेखकों) के बौद्धिक काम का श्रेय दिया जा सके.
उद्धरण
उद्धरण:
स्कॉट, जो एच॰; डिलन, ग्रेगरी के॰; जैफ़ी, मेलिसा आर॰; वोगलर, केविन सी॰;
ओल्ज़ेव्स्की, जूलिया एच.; कैलाहन, माइकल एन.; काराउ, ईवा सी.; लाज़र्ज़,
मिचेल टी॰; शॉर्ट, कैरेन सी.; राइली, कैरिन एल॰; फ़िनी, मार्क ए.; ग्रेनफ़ेल,
आइसैक सी. 2024. जंगल में लगी आग से समुदायों को होने वाला खतरा: अमेरिका के लिए, लैंडस्केप के हिसाब से जंगल में लगी आग से होने वाले खतरे के कॉम्पोनेंट के स्पेशल डेटासेट. दूसरा एडिशन.
Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive.
doi:10.2737/RDS-2020-0016-2
इस डेटासेट में, अमेरिका की सभी ज़मीनों के लिए जंगल में आग लगने के जोखिम के कॉम्पोनेंट दिखाए गए हैं. ये कॉम्पोनेंट: 1) पूरे लैंडस्केप में मौजूद हैं. इसका मतलब है कि इन्हें लैंडस्केप के हर पिक्सल पर मापा जा सकता है; और 2) इन-सीटू जोखिम को दिखाते हैं. इसका मतलब है कि ये उस जगह के जोखिम को दिखाते हैं जहां लैंडस्केप पर खराब असर पड़ता है. जंगल में आग लगने के खतरे से जुड़े राष्ट्रीय डेटासेट …
[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)"]]
