Forest fire risk under a changing climate in Croatia
Notice bibliographique
Résumé
Fire represents one of the major disturbances in natural ecosystems around the planet. By burning ecosystems, fire has a significant role in shaping global biome distribution and influences biogeochemical cycles such as the carbon cycle. Particularly in the coastal part of Croatia during the summer months, wildfires often escalate to catastrophic levels, posing serious threats to human lives, infrastructure, and the natural environment.Our study aims to estimate the changes in forest fire danger in Croatia between 1981 and 2020 based on the Fire Weather Index (FWI) and seasonal severity rating (SSR) calculated using data from the National Meteorological Observation Network. To estimate the risk of forest fires in this region, the study utilizes the Canadian Forest Fire Weather Index System. The original system consists of six components that solely depend on meteorological conditions. The calculated FWI represents the potential fire intensity and is a very good indicator of fire danger. The initial equations are calibrated for Canadian boreal forests, characterized by distinct differences in vegetation and climate features when compared to forests of the Mediterranean regions. Despite these differences, researches have revealed a noteworthy correlation between the components of the FWI system and fire activity in Spain, Portugal, France, Italy, and Greece.Measurements of air temperature, wind speed, and relative humidity taken at 14h, along with daily precipitation records from 83 meteorological and 119 rain gauge stations were used in the analysis. Daily severity ratings were calculated from FWI values and averaged over the fire season, spanning from June to September, to obtain SSR. The station-based SSR were spatially interpolated using regression kriging and a 1 x 1 km horizontal grid, resulting in 40 raster maps (one for each year). Results from a trend analysis, aimed at identifying areas with the highest increase in fire risk during the period 1981-2020, indicate an overall increase in SSR across a significant portion of the country. The observed trends align well with the positive trends identified in maximum air temperature and the lengthening of dry periods.Additionally, to evaluate changes in fire weather extremes in Croatia the seasonal count of days with FWI > 30 (FWI30) and the seasonal 90th percentile of FWI (FWIp90) indices were calculated. A comparison of these indices between the periods 1981-2000 and 2001-2020 revealed an increase both in FWI30 and FWIp90 across a substantial portion of the country. These trends highlight a concerning escalation in fire risk for Croatia.Keywords: forest fire risk, fire weather index, extreme fire weather, climate change, trends
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».