Turning down the heat: vegetation feedbacks limit fire regime responses to global warming
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is projected to dramatically increase boreal wildfire activity, with broad ecological and socioeconomic consequences. As global temperatures rise, periods with elevated fire weather are expected to increase in frequency and duration, which would be expected to increase the number and size of fires. Statistical forecasts or simulations of future fire activity often account for direct climatic effects only, neglecting other controls of importance, such as biotic feedbacks. This could result in overestimating the effects of climate change on fire activity, if the future distribution of vegetation or fuels were to change. We incorporated sensitivity to climate or fire weather and vegetation in a fire simulation model and represented explicitly two key biotic feedbacks linked to succession and regeneration processes. We used this model to forecast annual fire activity from 2011 to 2099 over a large region of boreal forest in Quebec, Canada, dominated by balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill) and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) or paper birch (Betula papyrifera Marsh.), with and without the biotic feedbacks. Our simulations show that vegetation changes triggered by fire disturbance altered future fire activity and may even be as important a driver as climate change itself. Indeed, over the course of the century, vegetation changes were projected to offset much of the increase in fire activity that would be expected due to global warming as such. It follows that if biotic feedbacks are not included in statistical or simulation-based forecasts, the resultant projections of future fire activity could be biased upward to a very considerable degree. For the case of end-of-century mean annual burn rate, we estimated this positive bias to be as high as 400%. Accounting for biotic feedbacks in simulation models is therefore necessary for accurate projection of future wildfire activity and associated vegetation changes. Purely statistical forecasts based on current vegetation cannot be relied upon, in the presence of biotic feedbacks. Our results further suggest that vegetation management could reduce fire risk in some systems by altering the abundance and distribution of the most highly flammable fuels and thus mitigate the impact of climate change on fire activity.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».