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Enregistrement W2999644459 · doi:10.5194/gmd-13-3299-2020

Quantitative assessment of fire and vegetation properties in simulations with fire-enabled vegetation models from the Fire Model Intercomparison Project

2020· article· en· W2999644459 sur OpenAlexaff
Stijn Hantson, Douglas I. Kelley, Almut Arneth, Sandy P. Harrison, Sally Archibald, Dominique Bachelet, Matthew Forrest, Thomas Hickler, Gitta Lasslop, Fang Li, Stéphane Mangeon, Joe R. Melton, Lars Nieradzik, Sam S. Rabin, I. Colin Prentice, Tim Sheehan, Stephen Sitch, Lina Teckentrup, Apostolos Voulgarakis, Chao Yue

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésVegetation (pathology)Environmental scienceContext (archaeology)Fire regimeRange (aeronautics)ClimatologySeasonalityLand coverFire historyGreenhouse gasPhysical geographyEcosystemAtmospheric sciencesClimate changeLand useGeographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Global fire-vegetation models are widely used to assess impacts of environmental change on fire regimes and the carbon cycle and to infer relationships between climate, land use and fire. However, differences in model structure and parameterizations, in both the vegetation and fire components of these models, could influence overall model performance, and to date there has been limited evaluation of how well different models represent various aspects of fire regimes. The Fire Model Intercomparison Project (FireMIP) is coordinating the evaluation of state-of-the-art global fire models, in order to improve projections of fire characteristics and fire impacts on ecosystems and human societies in the context of global environmental change. Here we perform a systematic evaluation of historical simulations made by nine FireMIP models to quantify their ability to reproduce a range of fire and vegetation benchmarks. The FireMIP models simulate a wide range in global annual total burnt area (39–536 Mha) and global annual fire carbon emission (0.91–4.75 Pg C yr−1) for modern conditions (2002–2012), but most of the range in burnt area is within observational uncertainty (345–468 Mha). Benchmarking scores indicate that seven out of nine FireMIP models are able to represent the spatial pattern in burnt area. The models also reproduce the seasonality in burnt area reasonably well but struggle to simulate fire season length and are largely unable to represent interannual variations in burnt area. However, models that represent cropland fires see improved simulation of fire seasonality in the Northern Hemisphere. The three FireMIP models which explicitly simulate individual fires are able to reproduce the spatial pattern in number of fires, but fire sizes are too small in key regions, and this results in an underestimation of burnt area. The correct representation of spatial and seasonal patterns in vegetation appears to correlate with a better representation of burnt area. The two older fire models included in the FireMIP ensemble (LPJ–GUESS–GlobFIRM, MC2) clearly perform less well globally than other models, but it is difficult to distinguish between the remaining ensemble members; some of these models are better at representing certain aspects of the fire regime; none clearly outperforms all other models across the full range of variables assessed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations170
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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