Model-specification uncertainty in future area burned by wildfires in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate change will drive significant changes in annual area burned (burning rates) in the boreal forest although the trends, which are highly variable among studies, which may be caused by model specifications. In order to investigate this, we used 100 models predicting burning rates that are based on two predictor datasets (annual or 30-year averages) and five statistical algorithms (generalised linear model (GLM), random forest, gradient-boosted model (GBM), regression trees, multivariate adaptive regression splines (MARS)) to build a consensus model projecting future burning rates in boreal Canada with three global climate models (GCMs) (CanESM2, HadGEM and MIROC) and three anthropogenic climate forcing scenarios (RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5). Results of the ensemble models were then used to quantify and map the uncertainty created by model specifications. The consensus model projects strong increase (>4-fold by 2080s) in burning rates, particularly under high climate-forcing scenarios. Even with very high goodness-of-fit in the consensus model, the model-specification uncertainty for future periods (>200%) could still be much higher than that of different GCMs and RCP scenarios. When tallied, we show that the total uncertainty could greatly hinder our ability to detect significant trends in burning rates for much of Canada at the end of the 21st century.
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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 ».