远地点

FARSITE计算野火在不同地形、燃料和天气条件下长时间的生长和行为。FARSITE是一个火生长模拟建模系统。它利用地形和燃料的空间信息以及天气和风文件。它将现有的地表火、冠火、点迹、后锋面燃烧和火焰加速模型合并到一个二维火灾增长模型中。FARSITE被美国林业局、国家公园管理局和其他联邦和州土地管理机构广泛使用,以模拟野火蔓延和火灾使用,从而为整个景观带来资源效益。它是为熟悉燃料、天气、地形、野火情况和相关术语的用户设计的。由于其复杂性,只有具有适当消防行为培训和经验的用户才应使用FARSITE,其输出将用于制定火灾和土地管理决策。**Farsite 4将不再受支持或不再可供下载。FlamMap6现在包括FARSITE**


zbMATH中的参考文献(参考文献28条)

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按年份排序(引用)
  1. 阿森西奥,麻省理工学院。;费拉古特,L。;阿尔瓦雷斯,D。;莱兹,P。;卡斯康,J.M。;普里托,D。;PhyFire:基于半物理模型的在线GIS集成野火蔓延模拟工具(2021)
  2. 米库拉,卡罗尔;尤班,约泽夫;科拉,米哈尔;安布罗兹,马丁;贾罗利梅克,伊万;西比克,约泽夫;西比科娃,Mária:从sentinel-2光学数据自动分割NATURA 2000栖息地(2021)
  3. 巴斯,克里斯托瓦尔;卡拉斯科,詹姆;Elimbi Moudio,远洋;沈左军:下游保护值:探测野火风险下有效燃料处理的临界区域(2021年)
  4. 塔皮亚,汤玛斯;洛卡,阿尔瓦罗;奥利瓦雷斯,丹尼尔;黑手党,马蒂亚斯;Lamadrid L,Alberto J.:一种基于优化和模拟的高可再生电力系统野火恢复能力的鲁棒决策支持方法(2021)
  5. Zohdi,T.I.:空中消防和飞行员安全机器学习优化的数字孪生框架(2021)
  6. Andrew Finley,Abhirup Datta,Sudipto Banerjee:最近邻高斯过程模型的R包(2020)阿尔十四
  7. 塞维利亚,麻省理工学院。;桑托斯马丁恩,麻省理工学院。;阿尔瓦雷斯·莱昂,D。;Ferragut Canals,L.:简化物理火灾蔓延模型燃料类型相关输入变量的全局敏感性分析(2020年)
  8. 埃戈罗瓦,维拉·N。;特鲁奇亚,安德里亚;帕格尼尼,詹尼:火灾定位产生的火灾。一: 大气稳定性的作用(2020年)
  9. 格拉索,保罗;Innocente,Mauro S.:基于物理的野火传播模型(2020年)
  10. Zohdi,T.I.:复杂环境中基于快速自适应数字孪生模型的火灾传播模拟的机器学习框架(2020)
  11. 安布罗兹,马丁;巴拉奥夫耶奇,马丁;梅德拉,马特伊;Mikula,Karol:通过演变表面曲线对荒地地表火传播的数值模拟(2019年)
  12. 芬利,安德鲁O。;达塔,阿比鲁普;库克,布鲁斯·D。;莫顿,道格拉斯·C。;安徒生,汉斯E。;Banerjee,Sudipto:贝叶斯最近邻高斯过程的有效算法(2019)
  13. 特鲁奇亚,A。;埃戈罗瓦。;帕格尼尼,G。;Rochoux,M.C.:多尺度非线性问题全局灵敏度分析的稀疏代理的优点:在野外火灾模拟器中湍流和火点模型中的应用(2019)
  14. 罗丘,医学博士。;科林,A。;张,C。;特鲁瓦,A。;卢科尔,D。;Moireau,P.:eikonal方程面向形状敏感性分析和数据同化的前部形状相似性度量(2018)
  15. 康,恩施;金恩惠;Lee,Jihoon:圆柱内剪切流燃烧模型的行波解(2016)
  16. Baranovskiy,N.V.:在超级计算机上并行化森林火灾数学模型的算法和并行程序效率的理论估计(2015)
  17. 达夫,托马斯J。;Chong,德里克·M。;Tolhurst,Kevin G.:使用离散事件模拟元胞自动机模型确定地面灭火资源对野火的多模式旅行时间和路线(2015年)ioport公司
  18. 希尔伦,T。;格里斯,B。;马丁,J。;de Vries,G.:出生跳跃过程及其在森林火灾探测中的应用(2015)
  19. 巴罗维克。;科兹尤克,V.I。;Taranchuk,V.B.:森林火灾计算机建模方法(2013)
  20. 迪格雷戈里奥,萨尔瓦托;菲利普斯,朱塞佩;斯帕塔罗,威廉;Trunfio,Giuseppe A.:通过GPGPU加速野火敏感性制图(2013)ioport公司