Warmer and drier conditions have increased the potential for large and severe fire seasons across south‐eastern Australia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The aims were: (1) to identify the environmental drivers of interannual variation in wildfire extent and severity; (2) to examine temporal trends in climatic potential for large and severe wildfires; and (3) to assess whether environmental conditions experienced during the 2019–2020 mega‐fire season were anomalous. Location South‐eastern Australia. Time period 1953–2020. Major taxa studied Temperate forests. Methods We used satellite‐derived fire severity mapping from 1988 to 2020 to model the effects of drought, weather and fuels on the annual area burned and the proportion of the area burned that was impacted by high‐severity fire across four bioregions. Trends in wildfire extent and severity were then estimated from 1953 to 2020 using these derived models and gridded climate data to assess changes in climatic potential for large and severe wildfires. Estimates of wildfire extent and severity for the 2019–2020 fire season were then assessed against prior seasons (1953–2019). Results Annual area burned was positively related to the severity of seasonal drought and frequency of fire weather conditions that promote substantial daily fire growth. Wildfire severity was elevated in years with severe fire weather and increased with increasing antecedent drought in years without severe fire weather. Fuels had a lesser effect on wildfire extent and severity than climate. Potential fire extent and severity have increased over time in response to an increased severity of drought and worsening fire weather conditions. Estimates of wildfire extent and severity during the 2019–2020 fire season approached the upper extreme within each bioregion, owing to widespread extreme climatic conditions. Main conclusions The climatic potential for large and severe forest fires has increased across south‐eastern Australia since the 1950s, probably because of anthropogenic climate change. The magnitude and severity of the 2019–2020 fires reflected climatic conditions that are driving an increase in the size and severity of wildfires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».