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Enregistrement W3089468279 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-20907

Burned area trends in the Brazilian Cerrado: the roles of climate and anthropogenic drivers

2020· article· en· W3089468279 sur OpenAlexaboutno aff
Patrícia S. Silva, Julia A. Rodrigues, Filippe L.M. Santos, Joana Nogueira, Allan Arantes Pereira, Leonardo F. Peres, Duarte Oom, Carlos C. DaCamara, José M. C. Pereira, Renata Libonati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomeGeographyClimate changeLand coverRepresentative Concentration PathwaysLand usePopulationEnvironmental sciencePhysical geographyEcologyClimate modelEcosystemDemographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire is a natural disturbance in the Brazilian savannas, Cerrado, with substantial ecological and economic impacts. Most studies have characterized the fire regime in this biome using climate drivers but neglected the geographical variation of anthropogenic activities. These factors can trigger inappropriate fire-fighting decisions and biodiversity conservation policies. This takes special relevance in fire-prone biomes with recent fire management policies as Cerrado, which have been highly modified over the last decades due to changes in land use and climate. Here, we aim to identify how variations in climate and anthropogenic drivers influence burned area (BA) trends at the regional level (microregions) in Cerrado. We evaluated satellite-derived BA (MCD64, collection 6) for 172 microregions from 2001 to 2018 across the entire biome. The Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) was used as a proxy of climate using meteorological variables from ECMWF’s ERA5 reanalysis product. The human leverage, considered here as population density (PD) and land use (LU), were derived, respectively, from the annual census of the Brazillian Institute of Geography and Statistics (IBGE) and from a Brazilian platform of annual land use/cover mapping (MapBiomas). Recent BA trends considering the drivers FWI, LU and PD, were estimated using the non-parametric Theil-Sen regression and the modified Mann-Kendall test. Results showed BA trends over the last 18 years were significant and spatially contrasted along Cerrado: positive trends were found in the north-eastern region (in particular, the most recent agricultural frontier in Brazil: MATOPIBA) whereas the south-western region showed negative trends. PD showed positive trends in all microregions and, similarly, LU obtained positive trends over most of Cerrado. Positive FWI trends were also found over the central and north-eastern regions and FWI was the driver that explained most of BA variance in Cerrado. LU and PD were found to have much more complex relations with BA. Moreover, regarding the seasonal variability of microregions with positive and negative trends, the former were found to begin earlier in June and last longer, indicating that the overall fire season in Cerrado may be extending. The approach presented here allows the exploration of recent trends affecting fires, crucial to inform and support better allocation of resources in fire management under current and future conditions. The study was funded by Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Brazil (CNPQ) through grants 305159/2018-6 and 441971/2018-0. P. Silva is funded by Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), grant number SFRH/BD/146646/2019.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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