High-latitude cooling associated with landscape changes from North American boreal forest fires
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Fires in the boreal forests of North America are generally stand-replacing, killing the majority of trees and initiating succession that may last over a century. Functional variation during succession can affect local surface energy budgets and, potentially, regional climate. Burn area across Alaska and Canada has increased in the last few decades and is projected to be substantially higher by the end of the 21st century because of a warmer climate with longer growing seasons. Here we simulated changes in forest composition due to altered burn area using a stochastic model of fire occurrence, historical fire data from national inventories, and succession trajectories derived from remote sensing. When coupled to an Earth system model, younger vegetation from increased burning cooled the high-latitude atmosphere, primarily in the winter and spring, with noticeable feedbacks from the ocean and sea ice. Results from multiple scenarios suggest that a doubling of burn area would cool the surface by 0.23 ± 0.09 °C across boreal North America during winter and spring months (December through May). This could provide a negative feedback to winter warming on the order of 3–5% for a doubling, and 14–23% for a quadrupling, of burn area. Maximum cooling occurs in the areas of greatest burning, and between February and April when albedo changes are largest and solar insolation is moderate. Further work is needed to integrate all the climate drivers from boreal forest fires, including aerosols and greenhouse gasses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».