北加州火灾对积雪消融可预测性影响的机器学习研究数据集

数据集概述

本数据集围绕北加州火灾对积雪消融（DSD）可预测性的影响展开，包含机器学习实验相关数据，通过对比不同燃烧区域模型表现，分析火灾对积雪动态及预测准确性的作用，为改进火灾区积雪预测提供数据支撑。

文件详解

• 目录：Machine Learning Insights for Fire Impacts on Snow/
• 文件名称：README.docx
• 文件格式：DOCX（.docx）
• 内容说明：可能包含数据集背景、使用方法、实验设计或结果解释等补充文档
• 文件名称：SnowDisapearancePrediction.nc
• 文件格式：NC（.nc，科学数据格式）
• 内容说明：可能存储积雪消融日（DSD）预测相关的科学数据，包括不同燃烧区域的预测结果、模型性能指标（如偏差标准差、R²值）等数据

适用场景

• 气候科学研究：分析火灾对积雪动态及消融可预测性的影响机制
• 机器学习应用：优化火灾区域积雪消融预测模型的训练策略
• 水资源管理：为火灾频发区的积雪水资源预测与管理提供数据参考
• 生态环境研究：探究火灾后植被与积雪相互作用对积雪消融的影响