Integrated Climate Radiative Forcing from Arctic-Boreal Fires
Notice bibliographique
Résumé
Fire is a major disturbance mechanism in arctic-boreal ecosystems and results in warming and cooling feedbacks to the climate system. Greenhouse gas emissions from fires are a major positive feedback, yet post-fire carbon sequestration in recovering ecosystems partly offsets this. In addition, fire removes part of the organic soil layer and may result in permafrost thaw and consequent greenhouse gas emissions. Yet, fire-induced changes in ecosystem structures result in a larger spring-time snow cover compared to unburned areas, and this imposes a negative climate feedback through increased surface albedo. These various climate forcings are spatially and temporally heterogeneous and depend on various landscape components and fire regime characteristics. Understanding the net climate forcing effect is crucial in managing and mitigating climate change impacts on carbon cycling. We applied the concept of radiative forcing in a quantitative spatial assessment of the net climate feedbacks induced by arctic-boreal North American fires. We capitalize upon the state-of-the-art carbon combustion estimates by the Arctic Boreal Vulnerability Experiment Fire Emissions Database (ABoVE-FED) and a novel climate forcing framework to predict fire-driven changes in net forcing under historical and future climate scenarios. In our analyses we incorporated all fires between 2001 and 2019, evaluating the net fire-induced forcing over the regrowth successional phase (at 20-years after fire) and after full succession (at 80-years after fire). Our results highlight the spatial and temporal heterogeneity in climate forcings from arctic-boreal fires, and in future work we plan to characterize spatiotemporal patterns of the net climate feedback.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».