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World File Search System野火
机器学习框架，用于提取危害和分析野火响应中趋势（热）
表1：国家野火协调组在航空操作中确定的选定危害。 （Walsh等，2020；国家野火表1：国家野火协调组在航空操作中确定的选定危害。（Walsh等，2020；国家野火
从埃塞俄比亚中部Hagere Mariam区收集的扁豆（镜头Culinaris M.）的根际（镜头Culinaris M.）的磷酸盐溶解细菌的分离和表征 对超... 的强大研究议程的关键需求 评估主要感觉皮层中的可塑性及其与自闭症中非典型触觉反应性的关系：TMS-EEG方案 个人，集体，文化和社会结构因素 联合培养过程中的白色LED强度会影响农杆菌介导的大豆（Glycine Max）使用成熟的半种子作为epplants deanthropomermorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ 社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰时 大学学生对农场动物中抗菌肽使用的看法 特质正念在野火季节调节气候困扰中的作用
磷通过增强生理功能并刺激生物学活性（例如结节，氮固定和氮和养分吸收）在调节植物的许多代谢活性中起着至关重要的作用。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。 大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。 这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。 在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。 pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。 磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。 15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。 与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。 从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。pH值的降低与PSB分离株在PVK肉汤中的三磷酸溶解水平相关。在肉汤中生长时，pH值降至4.64，这表明有机酸的产生可能是磷酸盐溶解化的主要机制。
建立一支强大且具有代表性的野火缓解和管理队伍
野火救援人员一直是全球关注的焦点，这是有充分理由的。最近几年的灾难性火灾给野火响应系统带来了巨大压力，包括广泛的资源短缺以及消防员的疲劳和倦怠。人们越来越普遍地认识到，社会必须与火灾建立一种新的关系——这种关系需要创新的土地管理方法，以管理社会生态健康而不是火灾。为了打破火灾状况不断恶化、工作人员负担越来越重以及响应者和社区面临更严重风险的循环，有必要进行主动投资，以准备、减少和建立对建筑和自然环境以及人员的野火影响的抵御能力。然而，有许多挑战阻碍了这种模式转变的实现，包括劳动力能力不足以满足日益扩大的野火风险管理需求，而不仅仅是灭火；劳动力持续同质化；社区参与和影响火灾管理决策的机会不足；以及消防管理人员过度依赖灭火实践。
定价气候风险：野火的证据和...
10的确，Gannon和Steinberg（2021）在全球规模上发现火灾发生与相应的风险度量之间存在正相关，这考虑了气象条件和土地覆盖，但比Brown等人比Brown等人更加粗糙（1/4°）。（2021）。11 Kearns等。 （2022）使用RCP 4.5方案计算未来30年中野火发生的累积可能性超过14％。 ANL（2023）使用Argonne根据RCP 8.5根据Argonne的12公里气候数据来计算加拿大森林服务局开发的野火风险指数的季节平均每日消防天气指数（FWI）的合奏平均值。 我们在样本中的学区级别发现了0.59和0.70的强相关性，分别在加权KBDI和两种替代措施之间。 我们使用后一个数据为我们的主要回归提供了鲁棒性检查。 有关详细信息，请参阅附录a。11 Kearns等。（2022）使用RCP 4.5方案计算未来30年中野火发生的累积可能性超过14％。ANL（2023）使用Argonne根据RCP 8.5根据Argonne的12公里气候数据来计算加拿大森林服务局开发的野火风险指数的季节平均每日消防天气指数（FWI）的合奏平均值。我们在样本中的学区级别发现了0.59和0.70的强相关性，分别在加权KBDI和两种替代措施之间。我们使用后一个数据为我们的主要回归提供了鲁棒性检查。有关详细信息，请参阅附录a。
通过在陆地表面模型中整合机器学习模型来改善北美野火预测
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与低碳建筑物与野火作斗争
森林是使科罗拉多州与众不同的关键部分。在数千年中，野火在该州的森林生态学中发挥了不可或缺的作用，历史上，土著人民在管理景观的一部分中练习低强度燃烧。5这些火灾燃烧了小直径的树木和刷子，同时留下较大的树木作为景观的一部分。在1910年，在大爆炸之后，美国森林服务局采取了强制性的灭火政策。6这种转变旨在保护木材储备和定居点免受野火威胁。然而，依赖火灾的森林中没有定期火灾，这意味着今天科罗拉多州的森林被过多的小直径树木过多，为野火提供了燃料，并提高了非特色的高强度野火的可能性。近年来发生破纪录的大火，例如2020年火灾季节的大火，已经破坏了科罗拉多州的社区，并产生了大量成本。气候变化扩大了野火的风险和强度，使毁灭性的火灾季节（如2020年）的可能性高达10倍。7
野火疏散的强化学习环境
强化学习（RL）是人工智能的子域，模型通过与环境的互动学习 - 在野火的背景下也越来越多地使用。与其他传统的统计方法和计算机视觉结合（Ganapathi Subramanian＆Crowley，2018; Subramanian＆Crowley，2017），RL已应用于野火的监视和监测（Altamimi等，2022年，Julian＆Kochenderferfer，2019年； Viseras等。在RL方面几乎没有工作的区域是野火撤离。了解野火过程中撤离人口稠密区域的有效方法是这些事件期间的关键安全问题（Kuligowski，2021； McCaffrey等，2017），其他机器学习技术已证明对疏散计划有益（Xu等，2023）。因此，已经完成了在野火疏散场景中更好地建模流量的工作（Intini等，2019; Pel等，2012），基于代理的疏散模拟不仅用于野火，而且还用于其他自然灾害，例如Tsunamis（Beloglazov等人）（Beloglazov等，2016; Wang et al。）。rl先前已被确定为疏散操作的有趣工具（Rempel＆Shiell，2023），并已用于模拟电动变电站火灾期间的疏散（Budakova等，2024）。将RL技术应用于野火撤离任务可能会有益。
野火相关的滑坡紧急响应小组的撤退火灾报告
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