Impact of climate change on the fire weather in Indian forests
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires strongly depend on local weather conditions. Weather conditions conducive for occurrence and growth of fires is known as “fire weather”. This work investigates how climate change can affect the future fire weather in Indian forests using the Canadian Forest Fire Danger Rating System – Fire Weather Index (CFFDRS-FWI), a well-known fire danger assessment system. To drive this model, we used a high-resolution dynamically downscaled climate projection DSCESM for a baseline (2006-2015) and an end-century (2091-2100) period to compute the metric ‘Fire Weather Index (FWI)’. We divided the forest areas of the country into 5 zones based on climate and forest types viz., Himalayan (HIM), Northeast (NE), Central India (CEN), Deccan (DEC) and Western Ghats (WG) zones. Then, we developed thresholds for five fire weather danger classes using the baseline FWI in conjunction with observed fire count from MODIS active fire data. The baseline and future FWI, fire weather danger, Seasonal Severity Ratings (SSR) and characteristics of the fire weather season were compared to estimate the effect of climate change on forest fire danger.Results show that there is considerable heterogeneity in the baseline as well as future fire weather danger across, and even within, the different forest zones of India. Climate change is likely to have a strong effect on fire weather. Days exceeding the Very High FWI threshold are likely to increase by about 30-40 days by the end-century despite a modest increase of about 5% in annual FWI values. SSR analysis suggests a maximum increase in fire disturbances during the pre-monsoon months of March-April-May. About 55% of forest area over India will experience increased fire danger in this season. The least effect will be in the post monsoon season in September-October-November. The fire season is also expected to lengthen up to 59 days depending upon the forest type. The forests which are most likely to be affected by fire disturbances by end-century are moist deciduous and evergreen forests in the northern WG, mixed dry deciduous forests in central and southern CEN, Pine and Sal forests in the HIM and the scrub forests in the DEC zone. Climate change is unlikely to affect the fire weather danger in the NE.This study is one of the first attempts to quantify the effects of climate change on forest fire hazard in India. It has significant policy implications and can be valuable for fire management authorities for designing appropriate fire suppression and mitigating measures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».