Carbon emissions and radiative forcings from tundra wildfires in the Yukon–Kuskokwim River Delta, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Tundra environments are experiencing elevated levels of wildfire, and the frequency is expected to keep increasing due to rapid climate change in the Arctic. Tundra wildfires can release globally significant amounts of greenhouse gasses that influence the Earth's radiative balance. Here we develop a novel method for estimating carbon loss and the resulting radiative forcings of gaseous and aerosol emissions from the 2015 tundra wildfires in the Yukon–Kuskokwim Delta (YKD), Alaska. We paired burn depth measurements using two vegetative reference points that survived the fire event – Sphagnum fuscum and Dicranum spp. – with measurements of local organic matter and soil carbon properties to estimate total ecosystem organic matter and carbon loss. We used remotely sensed data on fire severity from Landsat 8 to scale our measured losses to the entire fire-affected area, with an estimated total loss of 2.04 Tg of organic matter and 0.91 Tg of carbon and an average loss of 3.76 kg m−2 of organic matter and 1.68 kg m−2 of carbon in the 2015 YKD wildfires. To demonstrate the impact of these fires on the Earth's radiation budget, we developed a simple but comprehensive framework to estimate the radiative forcing from Arctic wildfires. We synthesized existing research on the lifetime and radiative forcings of gaseous and aerosol emissions of CO2, N2O, CH4, O3 and its precursors, and fire aerosols. The model shows a net positive cumulative mean radiative forcing of 3.67 W m−2 using representative concentration pathway (RCP) 4.5 and 3.37 W m−2 using RCP 8.5 at 80 years post-fire, which was dominated by CO2 emissions. Our results highlight the climate impact of tundra wildfires, which positively reinforce climate warming and increased fire frequency through the radiative forcings of their gaseous emissions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».