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Enregistrement W2784333872 · doi:10.2760/13180

Forest fire danger extremes in Europe under climate change: variability and uncertainty

2017· preprint· en· W2784333872 sur OpenAlexaboutno aff
Daniele de Rigo, Liberta' Giorgio, Tracy Houston Durrant, Tomás Artès, Jesús San-Miguel-Ayanz

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeClimatologyEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementPhysical geographyMeteorologyEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forests cover over a third of the total land area of Europe. In recent years, large forest fires have repeatedly affected Europe, in particular the Mediterranean countries. Fire danger is influenced by weather in the short term, and by climate when considering longer time intervals. In this work, the emphasis is on the direct influence on fire danger of weather and climate.For climate analysis at the continental scale, a daily high-emission scenario (RCP 8.5) was considered up to the end of the century, and a mitigation scenario that limits global warming to 2 °C was also assessed. To estimate fire danger, the Canadian Fire Weather Index (FWI) system was used. FWI provides a uniform numerical rating of relative fire potential, by combining the information from daily local temperature, wind speed, relative humidity, and precipitation values. The FWI is standardised to consider a reference fuel behaviour irrespective of other factors. It is thus well suited to support harmonised comparisons, to highlight the role of the varying climate in the component of fire danger that is driven by weather.RESULTS. Around the Mediterranean region, climate change will reduce fuel moisture levels from present values, increasing the weather-driven danger of forest fires. Furthermore, areas exhibiting low moisture will extend further northwards from the Mediterranean, and the current area of high fuel moisture surrounding the Alps will decrease in size. Projected declines in moisture for Mediterranean countries are smaller with mitigation that limits global warming to 2 °C, but a worsening is still predicted compared with present.There is a clear north-south pattern of deep fuel moisture variability across Europe in both climate change scenarios. Areas at moderate danger from forest fires are pushed north to central Europe by climate change. Relatively little change is expected in weather-driven fire danger across northern Europe. However, mountain systems show a fast pace of change.ADAPTATION OPTIONS. Key strategies to be considered may include vegetation management to reduce the likelihood of severe fires, as well as fuel treatments to mitigate fire hazard in dry forests. These measures should be adapted to the different forest ecosystems and conditions.Limited, preliminary knowledge covers specific but essential aspects. Evidence suggests that some areas protected for biodiversity conservation may be affected less by forest fires than unprotected areas, despite containing more combustible material. Specific typologies of old-growth forests may be associated with lower fire severity than densely stocked even-aged young stands, and some tree plantations might be more subject to severe fire compared with multi-aged forests. Particular ecosystems and vegetation associations may be better adapted for post-fire recovery, as long as the interval between fires is not too short. Therefore, deepening the understanding of resistance, resilience and habitat suitability of mixtures of forest tree species is recommended.Human activity (accidental, negligent or deliberate) is one of the most common causes of fire. For this reason, the main causes of fire should be minimized, which includes analysing the social and economic factors that lead people to start fires, increasing awareness of the danger, encouraging good behaviour and sanctioning offenders.LIMITATIONS. Bias correction of climate projections is known to be a potential noticeable source of uncertainty in the predicted bioclimatic anomalies to which vegetation is sensitive. In particular, the analysis of fire danger under climate change scenarios may be critically affected by climatic modelling uncertainty. This work did not explicitly model adaptation scenarios for forest fire danger because ecosystem resilience to fire is uneven and its assessment relies on factors that are difficult to model numerically. Furthermore, a component of the proposed climate-based characterization of future wildfire potential impacts may be linked to the current distribution of population, land cover and use in Europe. The future distribution of these factors is likely to be different from now.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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