A model weighting scheme for fire weather projections simulated by CMIP6 climate model ensembles
Notice bibliographique
Résumé
Weather and climate play an important role in shaping global fire regimes and geographical distributions of burnable areas. At the global scale, fire danger is likely to increase in the near future due to warmer temperatures and changes in precipitation patterns, as projected by the Sixth Assessment Report (AR6) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). There is a need to develop the most reliable projections of future climate-driven fire danger to enable decision makers and forest managers to respond to future fire events.Climate change projections generated by general circulation models, especially those that contribute to the 6th Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6), are the most important basis in understanding future changes in fire-conducive weather and climate associated with a warming world. However, errors and biases inherent to such models are rarely taken into account when generating climate change projections. For fire weather in particular, projections have typically been expressed by a single model or through a multi-model mean. This approach can be misleading, as it explains little about the consensus among different models and their uncertainties. Here, following a comprehensive evaluation of the performance of 16 different CMIP6 climate model ensembles, we present new scenarios for detecting changes in fire-prone conditions based on a statistical weighting approach that accounts for both model skill and independence. We demonstrate the value of a weighted approach in accounting for and reducing model uncertainties, and more generally in the development of fire weather scenarios that ultimately as useful as possible. In conclusion, we make recommendations for how the new set of scenarios can benefit end users in decision-making and forest management.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».