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Enregistrement W4205518321 · doi:10.5194/bg-2021-83

Reviews & Syntheses: Arctic Fire Regimes and Emissions in the 21st Century

2021· preprint· en· W4205518321 sur OpenAlexaff
J. L. McCarty, Juha Aalto, Ville-Veikko Paunu, S. R. Arnold, Sabine Eckhardt, Zbigniew Klimont, Justin J. Fain, Nikolaos Evangeliou, Ari Venäläinen, N. M. Tchebakova, E. I. Parfenova, Kaarle Kupiainen, A. J. Soja, Lin Huang, Simon Wilson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKUniversity of Miami
Mots-clésArcticClimate changeBorealFire regimeEnvironmental scienceContext (archaeology)TaigaGeographyArctic ecologyClimatologyPhysical geographyEcologyEcosystemForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In recent years, the Pan-Arctic region has experienced increasingly extreme fire seasons. Fires in the northern high latitudes are driven by current and future climate change, lightning, fuel conditions, and human activity. In this context, conceptualizing and parameterizing current and future Arctic fire regimes will be important for fire and land management as well as understanding current and predicting future fire emissions. The objectives of this review were driven by policy questions identified by the Arctic Monitoring and Assessment Programme (AMAP) Working Group and posed to its Expert Group on Short-Lived Climate Forcers. This review synthesises current understanding of the changing Arctic and boreal fire regimes, particularly as fire activity and its response to future climate change in the Pan-Arctic has consequences for Arctic Council states aiming to mitigate and adapt to climate change in the north. The conclusions from our synthesis are the following: (1) Current and future Arctic fires, and the adjacent boreal region, are driven by natural (i.e., lightning) and human-caused ignition sources, including fires caused by timber and energy extraction, prescribed burning for landscape management, and tourism activities. Little is published in the scientific literature about cultural burning by Indigenous populations across the Pan-Arctic and questions remain on the source of ignitions above 70° N in Arctic Russia. (2) Climate change is expected to make Arctic fires more likely by increasing the likelihood of extreme fire weather, increased lightning activity, and drier vegetative and ground fuel conditions. (3) To some extent, shifting agricultural land use, forest-steppe to steppe, tundra-to-taiga, and coniferous-to-deciduous forest transitions in a warmer climate may increase and decrease open biomass burning. However, at the country- and landscape-scales, these relationships are not well established. (4) Current black carbon and PM2.5 emissions from wildfires above 50° N and 65° N are larger than emissions from the anthropogenic sectors of residential combustion, transportation, and flaring, respectively. Wildfire emissions have increased from 2010 to 2020, particularly above 60° N, with 56 % of black carbon emissions above 65° N in 2020 attributed to open biomass burning – indicating how extreme the 2020 wildfire season was and future Arctic wildfire seasons potential. (5) What works in the boreal zones to prevent and fight wildfires may not work in the Arctic. Fire management will need to adapt to a changing climate, economic development, the Indigenous and local communities, and fragile northern ecosystems, including permafrost and peatlands. (6) Factors contributing to the uncertainty of predicting and quantifying future Arctic fire regimes include underestimation of Arctic fires by satellite systems, lack of agreement between Earth observations and official statistics, and still needed refinements of location, conditions, and previous fire return intervals on peat and permafrost landscapes. This review highlights that much research is needed in order to understand the local and regional impacts of the changing Arctic fire regime on emissions and the global climate, ecosystems and Pan-Arctic communities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0120,024
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,010

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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