Correlations between components of the water balance and burned area reveal new insights for predicting forest fire area in the southwest United States
Notice bibliographique
Résumé
We related measurements of annual burned area in the southwest United States during 1984–2013 to records of climate variability. Within forests, annual burned area correlated at least as strongly with spring–summer vapour pressure deficit (VPD) as with 14 other drought-related metrics, including more complex metrics that explicitly represent fuel moisture. Particularly strong correlations with VPD arise partly because this term dictates the atmospheric moisture demand. Additionally, VPD responds to moisture supply, which is difficult to measure and model regionally due to complex micrometeorology, land cover and terrain. Thus, VPD appears to be a simple and holistic indicator of regional water balance. Coupled with the well-known positive influence of prior-year cold season precipitation on fuel availability and connectivity, VPD may be utilised for burned area forecasts and also to infer future trends, though these are subject to other complicating factors such as land cover change and management. Assuming an aggressive greenhouse gas emissions scenario, climate models predict mean spring–summer VPD will exceed the highest recorded values in the southwest in nearly 40% of years by the middle of this century. These results forewarn of continued increases in burned forest area in the southwest United States, and likely elsewhere, when fuels are not limiting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».