Global Pyrogeography: the Current and Future Distribution of Wildfire
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Notice bibliographique
Résumé
Climate change is expected to alter the geographic distribution of wildfire, a complex abiotic process that responds to a variety of spatial and environmental gradients. How future climate change may alter global wildfire activity, however, is still largely unknown. As a first step to quantifying potential change in global wildfire, we present a multivariate quantification of environmental drivers for the observed, current distribution of vegetation fires using statistical models of the relationship between fire activity and resources to burn, climate conditions, human influence, and lightning flash rates at a coarse spatiotemporal resolution (100 km, over one decade). We then demonstrate how these statistical models can be used to project future changes in global fire patterns, highlighting regional hotspots of change in fire probabilities under future climate conditions as simulated by a global climate model. Based on current conditions, our results illustrate how the availability of resources to burn and climate conditions conducive to combustion jointly determine why some parts of the world are fire-prone and others are fire-free. In contrast to any expectation that global warming should necessarily result in more fire, we find that regional increases in fire probabilities may be counter-balanced by decreases at other locations, due to the interplay of temperature and precipitation variables. Despite this net balance, our models predict substantial invasion and retreat of fire across large portions of the globe. These changes could have important effects on terrestrial ecosystems since alteration in fire activity may occur quite rapidly, generating ever more complex environmental challenges for species dispersing and adjusting to new climate conditions. Our findings highlight the potential for widespread impacts of climate change on wildfire, suggesting severely altered fire regimes and the need for more explicit inclusion of fire in research on global vegetation-climate change dynamics and conservation planning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle