Vegetation limits the impact of a warm climate on boreal wildfires
Notice bibliographique
Résumé
Strategic introduction of less flammable broadleaf vegetation into landscapes was suggested as a management strategy for decreasing the risk of boreal wildfires projected under climatic change. However, the realization and strength of this offsetting effect in an actual environment remain to be demonstrated. Here we combined paleoecological data, global climate models and wildfire modelling to assess regional fire frequency (RegFF, i.e. the number of fires through time) in boreal forests as it relates to tree species composition and climate over millennial time-scales. Lacustrine charcoals from northern landscapes of eastern boreal Canada indicate that RegFF during the mid-Holocene (6000-3000 yr ago) was significantly higher than pre-industrial RegFF (AD c. 1750). In southern landscapes, RegFF was not significantly higher than the pre-industrial RegFF in spite of the declining drought severity. The modelling experiment indicates that the high fire risk brought about by a warmer and drier climate in the south during the mid-Holocene was offset by a higher broadleaf component. Our data highlight an important function for broadleaf vegetation in determining boreal RegFF in a warmer climate. We estimate that its feedback may be large enough to offset the projected climate change impacts on drought conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».