Spatiotemporal variation characteristics of global fires and their emissions
Notice bibliographique
Résumé
Intense regional fires are a common occurrence in the context of climate warming and have progressively evolved into one of the major natural disasters in terrestrial ecosystems, posing a serious hazard to the atmosphere and climate change. We investigated the spatial distribution, intensity, emission changes, and meteorological differences between fires in different fire-active and fire-prone regions globally based on multi-source satellite remote sensing fire data, emission data, and meteorological data in order to better understand the change trend of fire activity at multiple spatial and temporal scales. The findings demonstrate that while the burned area (BA) has decreased slowly over the last 20 years, the burned fraction (BF), the fire count (FC), and the fire radiative power (FRP) all exhibit pronounced regional and seasonal variations. The physical characteristics of fires, including the BF, FC, and FRP, experience greater seasonal variation as latitude increases, with summer and autumn being the seasons with the most frequent fire occurrence worldwide. This study also shows that the emissions declined substantially between 2012 and 2020 in northern Canada, Alaska, and northeastern China, whereas it notably increased in the Siberia region during the same period, primarily due to a rise in summer emissions. The results based on classification show that the difference in CO 2 produced by fires among regions is relatively small. Excluding CO 2 , aerosol emissions (the total of organic carbon (OC), total carbon (TC), black carbon (BC)) ranged from 78.6 % to 84.2 %, while the least significant air pollutants (the total of PM 2.5 , SO 2 , and NO x ) ranged from 5.8 % to 11.7 %. The abundance of vegetation predominately affects the intensity change in fire development, while the weather conditions can also indirectly influence the incidence of fire by altering the growth condition of vegetation. Correspondingly, the increase in temperature in the Northern Hemisphere's middle- and high-latitude forest regions is likely the major cause for the increase in fires and emissions, while the change in fires in tropical regions was largely influenced by the decrease in precipitation and relative humidity. This study contributes to the understanding of regional variations in fire activity and emission variability and provides support for the control of fire activity across regions and seasons.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».