A thirty year, fine-scale, characterization of area burned in Canadian forests shows evidence of regionally increasing trends in the last decade
Notice bibliographique
Résumé
Fire as a dominant disturbance has profound implications on the terrestrial carbon cycle. We present the first ever multi-decadal, spatially-explicit, 30 meter assessment of fire regimes across the forested ecoregions of Canada at an annual time-step. From 1985 to 2015, 51 Mha burned, impacting over 6.5% of forested ecosystems. Mean annual area burned was 1,651,818 ha and varied markedly (σ = 1,116,119), with 25% of the total area burned occurring in three years: 1989, 1995, and 2015. Boreal forest types contained 98% of the total area burned, with the conifer-dominated Boreal Shield containing one-third of all burned area. While results confirm no significant national trend in burned area for the period of 1985 to 2015, a significant national increasing trend (α = 0.05) of 11% per year was evident for the past decade (2006 to 2015). Regionally, a significant increasing trend in total burned area from 1985 to 2015 was observed in the Montane Cordillera (2.4% increase per year), while the Taiga Plains and Taiga Shield West displayed significant increasing trends from 2006 to 2015 (26.1% and 12.7% increases per year, respectively). The Atlantic Maritime, which had the lowest burned area of all ecozones (0.01% burned per year), was the only ecozone to display a significant negative trend (2.4% decrease per year) from 1985 to 2015. Given the century-long fire return intervals in many of these ecozones, and large annual variability in burned area, short-term trends need to be interpreted with caution. Additional interpretive cautions are related to year used for trend initiation and the nature and extents of spatial regionalizations used for summarizing findings. The results of our analysis provide a baseline for monitoring future national and regional trends in burned area and offer spatially and temporally detailed insights to inform science, policy, and management.
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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 | 0,001 |
| 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 ».