Drought triggers and sustains overnight fires in North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Overnight fires are emerging in North America with yet unknown drivers and implications. This phenomenon is significant as it challenges the traditional understanding of the “active day, quiet night” paradigm of the diurnal fire cycle and current fire management practices. Here we show that ~20% of all large fires (≥1000ha) in North America observed during 2017-2020 using geostationary satellite images and terrestrial fire records burned through a total of 1,084 nights. Overnight burning was characterized by early onset after ignition, high persistence, and a tendency to mutually reinforce extreme fires. While warming weakens the climatological barrier to general nighttime fires1, we found the major driver of overnight burning was the accumulated fuel dryness and fuel availability (i.e., drought conditions), rather than fast-reacting day-night weather fluctuations. Drought conditions tended to sustain overnight burning for periods of multiple days, and even weeks. Moreover, we show that daytime drought indicators can be used to predict overnight burning events, which could facilitate early detection and management of nighttime fires. Recently observed and predicted future increasing trends in conditions conducive to overnight burning indicate that disruption of the diurnal fire cycle may accelerate, leading to larger, more intense, and extreme fires in future.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».