Fire weather risk analysis over Portugal in the last decades and their impacts over the atmosphere  - The Monchique study case
Notice bibliographique
Résumé
More intense fire seasons have been favoured by climate changes worldwide, like Russia, Brazil, the USA, Canada and Portugal. Portugal experienced numerous severe fire seasons with catastrophic wildfires that caused enormous impacts in the last years. This study aimed to investigate the fire risk evolution in Portugal over the last 40 years and the extreme wildfire emission impacts derived from remote sensing data. First, the Fire Weather Index (FWI) from 1979 to 2020, at 0.25º spatial resolution, provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ERA5 reanalysis version 4 based on meteorological variables, was used. Then, FWI monthly mean values and trends were analysed for four districts of Southern Portugal (Beja, Evora, Faro and Portalegre). The results indicate that the Faro district presented extreme fire risk values, which peaked on August 2, 2018, one day before the Monchique (a mountain in Faro) wildfire began and lasted between August 3 and 10. The Monchique wildfire was the most destructive in Portugal during 2018, with almost 27.000 ha burned. Second, based on the previous results, atmospheric products derived from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) aboard the Sentinel-5 Precursor satellite, the first Copernicus mission dedicated to atmospheric composition monitoring, were collected. These datasets were obtained from Google Earth Engine (GEE), the online platform that combines multiple imageries and datasets with cloud processing to perform analyses. The Carbon monoxide (CO) and Nitrogen dioxide (NO2) concentrations, as well as Absorbing Aerosol Index (AAI) products were analysed during the fire event. The concentrations released by the wildfire reached values 3 and 5 times higher than usual for CO and NO2, respectively. Therefore, the work confirms that extreme wildfire events can release huge pollutant concentrations into the atmosphere. Also, the Sentinel-5 products are useful to evaluate the fire emission evolution in extreme wildfires events and may constitute additional valuable information to combine with ground-based information to map air quality related to wildfire occurrences. This research was funded by the European Union through the European Regional Development Fund in the framework of the Interreg V A Spain - Portugal program (POCTEP) through the CILIFO project (Ref.: 0753-CILIFO-5-E), FIREPOCTEP project (0756-FIREPOCTEP-6-E), and also by national funds through FCT - Foundation for Science and Technology, I.P. under the PyroC.pt project (Refs. PCIF/MPG/0175/2019), ICT project (Refs. UIDB/04683/2020 and UIDP/04683/2020), and TOMAQAPA (PTDC/CTAMET/ 29678/2017).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».