Impacts of climate variability and change on regional fire weather in heterogeneous landscapes of Central Europe
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires have reached an unprecedented scale in recent fire seasons of the Northern Hemisphere as demonstrated by the summers of 2021 and 2022. Severe fire seasons, characterized by heat, drought and windy conditions, might become even more frequent and will extend to more temperate regions in northern latitudes under global warming. Still, quantifying the effects of climate change on future fire danger is challenging because natural variability hides trends of increasing fire danger in climate model simulations in future potentially fire-prone areas. Single Model Initial-Condition Large Ensembles (SMILEs) help scientists to distinguish climate trends from natural variability. Here, we leverage the capabilities of SMILEs to assess future changes in fire weather conditions in a currently non-fire-prone area in Central Europe. The study area covers four heterogeneous landscapes, namely the Alps, the Alpine Foreland (southern parts), the lowlands of the Southern German Escarpment, and the eastern mountain ranges of the Bavarian Forest (northern parts). We use a SMILE of the Canadian regional climate model version 5 (CRCM5-LE) under the RCP 8.5 scenario from 1980 to 2099 to analyze trends in fire danger quantified by the globally applicable Canadian Fire Weather Index (FWI).Our results show the strongest increases for the median (50th percentile) and extreme (90th percentile) FWI in the northern parts of the study area during the late summer months July, August and September. The southern, more alpine parts are affected less strongly and show high fire danger mostly in August by the end of the 21st century for the median FWI. Over the whole study area, we find that the extreme FWI in the present climate period will become much more frequent at the end of the century. In the South German Escarpment and Eastern Mountain Ranges, the climate change trend exceeds natural variability in the late 2040’s. Due to weaker variability, the time of emergence is reached in the Alps and Alpine Foreland in the early 2040's.These results demonstrate that the CRCM5-LE is a suitable dataset to disentangle climate trends from natural variability in a multivariate fire danger metric. Our study emphasizes that regions with a low fire danger under current climate conditions will experience weather conditions facilitating the development of potentially uncontrollable wildfires in a warming climate.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».