Projected changes in variability of fire weather in boreal regions under different levels of global warming
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen unprecedented fire activity at Arctic latitudes, leading to severe consequences including unhealthy air quality in high latitude towns and cities. While wildfire occurrence and severity result from a complex interplay between natural and anthropogenic factors, weather is a key factor. Weather conditions that promote high wildfire risk are characterized by the combination of high temperatures, little precipitation and low humidity, and often high winds. All of these can be affected by human-induced climate change and evidence is emerging that wildfire risk is already increasing in many regions. Such changes not only manifest as shifts in the means and extremes of the weather variables but can also be changes in the shape of their distributions. The importance of the full, regional Probability Density Functions (PDFs) of individual and aggregated variables, which contain information on expected weather not apparent from the distribution mean or tails, but through changes to their overall shape, for understanding climate risk has been broadly discussed in the literature. Furthermore, while simulations with regional climate models to derive such information are costly and time consuming, the advent of large ensembles of coupled climate model simulations has recently opened new opportunities. Here we present a detailed characterization of the distribution and variability of weather variables conducive to wildfire risk across five high-latitude boreal regions in North America, Scandinavia and Russia. Building on methodology developed in Samset et al. (2019), we quantify the PDFs of daily data for a broad set of individual variables, as well as for the aggregate change expressed using the Canadian Fire Weather Index. Using ensembles of coupled simulations from two climate models (CanESM5 and MPI-ESM1-2) and two CMIP6 scenarios (the Shared Socioeconomic Pathways SSP1-2.6 and SSP5-8.5), we consistently quantify the changes of regionally and seasonally resolved PDFs under different levels of global warming. Our results provide a comprehensive picture of the potential future changes in drivers of fire weather and wildfire risk in the pan-Arctic region and demonstrate the difference between regions. We also show how statistical descriptions combined with emulation of Earth System Model (ESM) information can offer an alternative pathway to resource demanding model runs, for rapidly translating science to user-oriented information.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».