Assessing the capacity of Earth System Models to simulate spatiotemporal variability in fire weather indicators
Notice bibliographique
Résumé
Weather and climate play an important role in shaping global fire regimes and geographical distributions of burnable areas. At the global scale, fire danger is likely to increase in the near future due to warmer temperatures and changes in precipitation patterns, as projected by the Fifth Assessment Report (AR5) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). There is a need to develop the most reliable projections of future climate-driven fire danger to enable decision makers and forest managers to take both targeted proactive actions and to respond to future fire events. Climate change projections generated by Earth System Models (ESMs) provide the most important basis for understanding past, present and future changes in the climate system and its impacts. ESMs are, however, subject to systematic errors and biases, which are not fully taken into account when developing risk scenarios for wild fire activity. Projections of climate-driven fire danger have often been limited to the use of single models or the mean of multi-model ensembles, and compared to a single set of observational data (e.g. one index derived from one reanalysis). Here, a comprehensive global evaluation of the representation of a series of fire weather indicators in the latest generation of ESMs is presented. Seven fire weather indices from the Canadian Forest Fire Weather Index System were generated using daily fields realisations simulated by 25 ESMs from the 6th Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6). With reference to observational and reanalysis datasets, we quantify the capacity of each model to realistically simulate the variability, magnitude and spatial extent of fire danger. The highest-performing models are identified and, subsequently, the limitations of combining models based on independency and equal performance when generating fire danger projections are discussed. To conclude, recommendations are given for the development of user- and policy-driven model evaluation at spatial scales relevant for decision-making and forest management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».