Ten zbiór danych przedstawia komponenty ryzyka pożaru na wszystkich obszarach w Stanach Zjednoczonych, które: 1) obejmują cały krajobraz (tzn. można je zmierzyć w każdym pikselu w krajobrazie); 2) reprezentują ryzyko in situ – ryzyko w miejscu, w którym występują niekorzystne skutki w krajobrazie.
Podstawą danych o ryzyku pożarów w społecznościach są krajowe zbiory danych o zagrożeniu pożarami, które zawierają roczne prawdopodobieństwo pożaru i jego intensywność. Zbiory te zostały wygenerowane przez Służbę Leśną Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych, Stację Badawczą Rocky Mountain i firmę Pyrologix LLC. Dane dotyczące roślinności i materiałów palnych na terenach niezabudowanych z bazy LANDFIRE 2020 (wersja 2.2.0) zostały wykorzystane jako dane wejściowe w 2 różnych, ale powiązanych ze sobą systemach symulacji przestrzennej pożarów. Roczne prawdopodobieństwo pożaru zostało obliczone za pomocą symulatora pożarów przestrzennych USFS (FSim) przy stosunkowo dużym rozmiarze komórki wynoszącym 270 metrów (m). Dane rastrowe dotyczące prawdopodobieństwa spalenia zostały przeskalowane do natywnej rozdzielczości 30 m danych LANDFIRE dotyczących paliwa i roślinności, aby uzyskać większą rozdzielczość, która jest bardziej przydatna do oceny zagrożeń i ryzyka dla społeczności. W tym procesie zwiększania rozdzielczości dostawca rozprzestrzenił też wartości modelowanego prawdopodobieństwa spalenia na obszary zabudowane reprezentowane w danych LANDFIRE dotyczących paliw jako obszary niepalne.
Rastry prawdopodobieństwa spalenia przedstawiają warunki krajobrazowe na koniec 2020 r. Charakterystyka intensywności pożaru została zamodelowana w rozdzielczości 30 m przy użyciu procesu, który wykonuje kompleksowy zestaw symulacji w programie FlamMap obejmujący pełny zakres charakterystyk związanych z pogodą, które występują w sezonie pożarowym, a następnie integruje te symulacje z różnymi wynikami na podstawie prawdopodobieństwa wystąpienia tych typów pogody. Przed modelowaniem intensywności pożaru dane LANDFIRE z 2020 r. zostały zaktualizowane, aby odzwierciedlały zakłócenia w paliwach, które wystąpiły w 2021 i 2022 r. Dlatego zbiory danych o intensywności pożarów przedstawiają warunki krajobrazowe na koniec 2022 roku.
Pasma
Rozmiar piksela 30 metrów
Pasma
Nazwa
Jednostki
Minimum
Maks.
Rozmiar piksela
Opis
BP
0
0,14
metry
Roczne prawdopodobieństwo spalenia.
CFL
ft
0
861,7
metry
Warunkowa długość płomienia; średnia długość płomienia w przypadku pożaru rozprzestrzeniającego się w kierunku maksymalnego rozprzestrzeniania się, gdyby doszło do pożaru. Średnia miara intensywności pożaru.
CRPS
0
100
metry
Ryzyko warunkowe dla potencjalnych budynków; potencjalne konsekwencje pożaru dla domu w danej lokalizacji, jeśli dojdzie w niej do pożaru i jeśli będzie się w niej znajdować dom.
Exposure
0
1
metry
Miara tego, jak bardzo budynek mieszkalny jest narażony na pożar. Wartość 1 oznacza ekspozycję „bezpośrednią”. Wartości od 0 do 1 oznaczają „pośrednią” ekspozycję, przy czym wyższe wartości oznaczają większą bliskość obszarów bezpośrednio narażonych.
FLEP4
0
1
metry
Prawdopodobieństwo przekroczenia długości płomienia – 1,2 m; warunkowe prawdopodobieństwo, że długość płomienia w pikselu przekroczy 1,2 m, jeśli wystąpi pożar; wskazuje potencjał umiarkowanej lub wysokiej intensywności pożaru.
FLEP8
0
1
metry
Prawdopodobieństwo przekroczenia długości płomienia na obszarze rolnym – 2,4 m; warunkowe prawdopodobieństwo, że długość płomienia w pikselu przekroczy 2,4 m, jeśli wystąpi pożar; wskazuje potencjał wysokiej intensywności pożaru.
RPS
0
13.2
metry
Ryzyko dla potencjalnych budynków; ryzyko względne dla domu, gdyby znajdował się w tym miejscu.
Publikacje danych są udostępniane publicznie bezpłatnie na podstawie naszej umowy dotyczącej wykorzystania danych, która określa warunki użytkowania, takie jak redystrybucja, cytowanie, powiadamianie i odpowiedzialność za dystrybucję. Każda osoba, która pobiera dane z tego repozytorium, automatycznie akceptuje umowę o korzystaniu z danych w ramach otwartego dostępu.
Zbiory danych opublikowane w Archiwum są udostępniane na licencji Creative Commons CC-BY. Umożliwia to szerokie wykorzystanie i ponowne wykorzystanie, przy jednoczesnym zachowaniu oczekiwania, że publikacja danych będzie cytowana w celu udokumentowania tego wykorzystania i uznania pracy intelektualnej autorów.
Cytaty
Cytowania:
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 r. Wildfire Risk to Communities: przestrzenne zbiory danych dotyczące elementów ryzyka pożaru na poziomie krajobrazu w Stanach Zjednoczonych. 2nd Edition.
Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive.
doi:10.2737/RDS-2020-0016-2
Ten zbiór danych przedstawia komponenty ryzyka pożaru na wszystkich obszarach w Stanach Zjednoczonych, które: 1) obejmują cały krajobraz (tzn. można je zmierzyć w każdym pikselu w krajobrazie) i 2) reprezentują ryzyko in situ – ryzyko w miejscu, w którym występują niekorzystne skutki w krajobrazie. Krajowe zbiory danych o zagrożeniu pożarami drzewostanu…
[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)"]]
