Environmental controls on the distribution of wildfire at multiple spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Despite its widespread occurrence globally, wildfire preferentially occupies an environmental middle ground and is significantly less prevalent in biomes characterized by environmental extremes (e.g., tundra, rain forests, and deserts). We evaluated the biophysical “environmental space” of wildfire from regional to subcontinental extents, with methods widely used for modeling habitat distributions. This approach is particularly suitable for the biogeographic study of wildfire, because it simultaneously considers patterns in multiple factors controlling wildfire suitability over large areas. We used the Maxent and boosted regression tree algorithms to assess wildfire–environment relationships for three levels of complexity (in terms of inclusion of variables) at three spatial scales: the conterminous United States, the state of California, and five wildfire‐prone ecoregions of California. The resulting models were projected geographically to obtain spatial predictions of wildfire suitability and were also applied to other regions to assess their generality and spatial transferability. Predictions of the potential range of wildfire had high classification accuracy; they also highlighted areas where wildfires had not recently been observed, indicating the potential (or past) suitability of these areas. The models identified several key variables that were not suspected to be important in the large‐scale control of wildfires, but which might indirectly affect control by influencing the presence of flammable vegetation. Models transferred to different areas were useful only when they overlapped appreciably with the target area's environmental space. This approach should allow exploration of the potential shifts in wildfire range in a changing climate, the potential for restoration of wildfire where it has been “extirpated,” and, conversely, the “invasiveness” of wildfire after changes in plant species composition. Our study demonstrates that habitat distribution models and related concepts can be used to characterize environmental controls on a natural disturbance process, but also that future work is needed to refine our understanding of the direct causal factors controlling wildfire at multiple spatial scales.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».