Representing Northern High Latitude Peat Fires in the JULES-INFERNO Fire Model
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic activities and climate change are increasing the vulnerability of carbon rich peatlands to wildfires. Peat fires, which are dominated by smouldering combustion, are some of the largest and most persistent wildfires on Earth. Across the northern high latitudes, peat fires have the potential to release vast amounts of long term stored carbon and other greenhouse gases and aerosols. Consequently, peat fires can have huge implications on the carbon cycle and result in a positive feedback effect on the climate system. Peat fires also impact air quality and can lead to haze events, with major impacts on human health. Despite the importance of peat fires they are currently not represented in most fire models, leading to large underestimations of burnt area and carbon emissions in the high latitudes. Here, I present a representation of peat fires in the JULES-INFERNO fire model (INFERNO-peat). INFERNO-peat improves the representation of burnt area across the high latitudes, with notable areas of improvement in Canada and Siberia. INFERNO-peat also highlights a large amount of interannual variability in carbon emissions from peat fires. The inclusion of peat fires into JULES-INFERNO demonstrates the importance of representing peat fires in models, and not doing so may heavily restrict our ability to model present and future fires and their impacts across the northern high latitudes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».