Persistent positive anomalies in geopotential height drive enhanced wildfire activity across Europe
Notice bibliographique
Résumé
Persistent positive anomalies in 500 hPa geopotential height (PPAs) are upper-air circulation patterns associated with surface heatwaves, drought, and consequently fuel aridity, elevated fire weather, and active wildfires. We examined the association between PPA events and surface fire weather and burned area at a pan-European level. Europe-wide, extreme fire weather and wildfires were on average 3.5 and 2.3 times more likely to occur concurrently with a PPA, respectively. PPAs were associated with 43% of pan-European area burned between March and October 2001–2021, and there was a latitudinal increase in the percentage of area burned during PPAs up to 60% over Northern Europe. Burned area was highest in the three days following PPA presence, and fuel moisture indices from the Canadian Fire Weather Index System lagged behind peak PPA strength, demonstrating the role of PPAs in pre-drying fuels. PPAs have been associated with significant wildfire events experienced across Europe, including the 2017 Portugal wildfires, the 2018 UK, Sweden, and Finland wildfires, and the 2021 Greece wildfires. Our findings demonstrate opportunities for developing early warning systems of wildfire danger, having implications for wildfire awareness and preparedness, informing policy, and wildfire management decisions like early mobilisation and resource sharing initiatives within and across Europe.
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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 | 0,001 |
| 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 ».