Exploring the effect of vegetation photosynthesis phenology on wildfire dynamics
Notice bibliographique
Résumé
2023 has witnessed a record-breaking extreme wildfire season in Canada from coast to coast, following closely to the unprecedented wildfire outbreaks in 2019/20 Australia and 2021 Siberia, causing far-reaching threats on terrestrial carbon stock, air quality, and human society. The heightened wildfire activity in specific regions prompts us to rethink the underlying factors driving the global wildfire dynamics. Climate change has been recognized as an important factor in amplifying wildfire risk, mainly through increasing temperature and reducing relative humidity. However, the role of vegetation productivity and phenology on wildfire dynamics remains elusive, even though which can exacerbate or mitigate the climate-induced fire risk. Importantly, changes in vegetation phenology can cause biophysical feedback to the climate system and land surface by modulating the exchanges of water and energy between land and the atmosphere. Considering the climate feedback of vegetation phenology, we hypothesize that peak photosynthesis timing (PPT) can contribute to wildfire activity. To explore it, we provide comprehensive analyses using multiple satellite-based photosynthesis observations from solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF), and wildfire activity from national fire perimeters and MODIS global burned area records from 2001 to 2018, as well as diverse methodologies and models. In response to changes in various biological and climatic factors, we find PPT has advanced 1.10 ± 0.57 days per decade at a global scale. This earlier PPT acts to expand the extent of wildfires, with an increase in the global average burned fraction by 0.021% (~2.20 Mha) for every additional day of PPT advancement. Satellite observations and the Earth system modeling consistently reveal that this expansion is attributed to the intensified drought conditions during the potential fire season, induced by the earlier PPT that can modulate the global patterns of temperature, precipitation, and surface soil moisture. Furthermore, current fire-vegetation models participating in the FireMIP project underestimate the sensitivity of burned area to PPT, despite reproducing their negative correlation. Our findings highlight the importance of climate-vegetation-fire feedback loops in future prediction of wildfire dynamics and the strategy of climate change adaptation and mitigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».