Temporal Patterns of Wildfire Activity in Areas of Contrasting Human Influence in the Canadian Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
The influence of humans on the boreal forest has altered the temporal and spatial patterns of wildfire activity through modification of the physical environment and through fire management for the protection of human and economic values. Wildfires are actively suppressed in areas with higher human influence, but, paradoxically, these areas have more numerous ignitions than low-impact ones because of the high rates of human-ignited fires, especially during the springtime. The aim of this study is to evaluate how humans have altered the temporal patterns of wildfire activity in the Canadian boreal forest by comparing two adjacent areas of low and high human influence, respectively: Wood Buffalo National Park (WBNP) and the Lower Athabasca Plains (LAP). We carried out Singular Spectrum Analysis to identify trends and cycles in wildfires from 1970 to 2015 for the two areas and examined their association with climate conditions. We found human influence to be reflected in wildfire activity in multiple ways: (1) by dampening (i.e., for area burned)—and even reversing (i.e., for the number of fires)—the increasing trends of fire activity usually associated with drier and warmer conditions; (2) by shifting the peak of fire activity from the summer to the spring; (3) by altering the fire-climate association; and (4) by exhibiting more recurrent (<8 year periodicities) cyclical patterns of fire activity than WBNP (>9 years).
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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 | 0,001 | 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 ».