What controls fire spatial patterns? Predictability of fire characteristics in the Canadian boreal plains ecozone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most regulatory and certification agencies in Canada now require forest management plans to include some level of historical fire pattern approximation. As a result, sustainable forest management and enhancements to existing fire management policies and practices require a thorough understanding of the spatial fire patterns created and maintained by fire as well as the environmental conditions when they occur. To date, however, no boreal fire pattern study has examined relationships between the spatial arrangement of fire patterns, including vegetation remnants, and its main environmental top‐down and bottom‐up controls, based on a large number of fire events across large areas of the Canadian boreal forest. In this study, we leverage a recent, comprehensive, Landsat‐derived fire pattern dataset that includes information on fire vegetation remnants for the Canadian boreal plains ecozone, covering 507 fires and 2.5 Mha, to characterize the predictability of six fire pattern metrics. We then compare these metrics to multiple top‐down (monthly climate) and bottom‐up (topography, fuels, natural barriers, and disturbance history) controls on fire behavior. To do so, we first reduced the fire pattern metrics to three principal components and used a random forest modeling approach to better understand the main environmental explanatory controls. Across this large number of fires, we identified three dimensions of fire patterns: compactness, or the complexity of the perimeter; patchiness, or the spatial heterogeneity in the burned patches; and residualness, or the amount of fire vegetation remnants within the burned patches. We found that patchiness was mostly conditioned by the land cover through variables characterizing the type and connectedness of the fuels; however, summer and spring drought were locally important. Compactness responded to a combination of the disturbance history, land cover, and summer drought. The presence of water resulted in less compact fires. Residualness was a function of the disturbance history, topography, and land cover. Fires in lower elevations presented the most variable patterns, in response to changes in the amount and types of fuel. This research offers an enhanced understanding of the hierarchical interactions between resulting fire patterns and environmental conditions that are critical to supporting management decisions.
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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) | 0,003 | 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 ».