Estimating fire emissions and disparities in boreal Siberia (1998–2002)
Notice bibliographique
Résumé
In the biomass, soils, and peatlands of Siberia, boreal Russia holds one of the largest pools of terrestrial carbon. Because Siberia is located where some of the largest temperature increases are expected to occur under current climate change scenarios, stored carbon has the potential to be released with associated changes in fire regimes. Our concentration is on estimating a wide range of current and potential emissions from Siberia on the basis of three modeled scenarios. An area burned product of Siberia is introduced, which spans from 1998 through 2002. Emissions models are spatially explicit; therefore area burned is extracted from associated ecoregions for each year. Carbon consumption estimates are presented for 23 unique ecoregions across Siberia, which range from 3.4 to 75.4 t C ha−1for three classes of severity. Total direct carbon emissions range from the traditional scenario estimate of 116 Tg C in 1999 (6.9 M ha burned) to the extreme scenario estimate of 520 Tg C in 2002 (11.2 M ha burned), which are equivalent to 5 and 20%, respectively, of total global carbon emissions from forest and grassland burning. Our results suggest that disparities in the amount of carbon stored in unique ecosystems and the severity of fire events can affect total direct carbon emissions by as much as 50%. Additionally, in extreme fire years, total direct carbon emissions can be 37–41% greater than in normal fire years, owing to increased soil organic matter consumption. Mean standard scenario estimates of CO2(555–1031 Tg), CO (43–80 Tg), CH4(2.4–4.5 Tg), TNMHC (2.2–4.1 Tg), and carbonaceous aerosols (4.6–8.6 Tg) represent 10, 15, 19, 12 and 26%, respectively, of the global estimates from forest and grassland burning. Accounting for smoldering combustion in soils and peatlands results in increases in CO, CH4, and TNMHC and decreases in CO2emitted from fire events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».