Trend analysis of fire season length and extreme fire weather in North America between 1979 and 2015
Notice bibliographique
Résumé
We have constructed a fire weather climatology over North America from 1979 to 2015 using the North American Regional Reanalysis dataset and the Canadian Fire Weather Index (FWI) System. We tested for the presence of trends in potential fire season length, based on a meteorological definition, and extreme fire weather using the non-parametric Theil–Sen slope estimator and Mann–Kendall test. Applying field significance testing (i.e. joint significance of multiple tests) allowed the identification of the locations of significant trends, taking into account spatial correlations. Fire season length was found to be increasing over large areas of North America, especially in eastern Canada and the south-western US, which is consistent with a later fire season end and an earlier fire season start. Both positive and negative trends in potential fire spread days and the 99th percentile of FWI occurred in Canada and the contiguous United States, although the trends of largest magnitude and statistical significance were mostly positive. In contrast, the proportion of trends with significant decreases in these variables were much lower, indicating an overall increase in extreme fire weather. The smaller proportion of significant positive trends found over Canada reflects the truncation of the time series, necessary because assimilation of precipitation observations over Canada ceased in the reanalysis post-2002.
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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 | 0,000 |
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 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 ».