High-resolution fire weather projections for effective forest management and restoration across the Mediterranean region 
Notice bibliographique
Résumé
The Mediterranean region has historically been prone to wildfire activity. However, many Mediterranean countries have been particularly impacted in recent years by an increase in fire intensity and fire season length, with hundreds of thousands of hectares burned both north and south of the basin. Larger and more frequent fires are anticipated across the Mediterranean region in the future, a key driver of which is the projected increase in so-called fire weather (the meteorological conditions conducive to fire ignition and spread) associated with a warming world. In view of the loss or degradation of forest areas due to wildfires, and in the context of the ongoing UN Decade on Ecosystem Restoration (2021-2030), Mediterranean countries are actively engaging in post-fire restoration actions. Developing new insights into the evolution of fire weather across Mediterranean ecosystems is crucial for effective forest management and restoration planning. For the Mediterranean, fire weather projections under climate change have typically been extrapolated from global-scale studies or otherwise focused predominantly on Southern European countries. By contrast, far less attention has been given to countries in North Africa and the Middle East. Here, we generate high-resolution fire weather projections for the entire Mediterranean region, using the latest generation of global climate models. We calculate the Canadian Fire Weather Index (FWI) following a multivariate bias correction and downscaling of the FWI’s underpinning meteorological variables (namely, maximum daily temperature, minimum daily relative humidity, mean daily wind speed and daily precipitation). Results show changes in the magnitude of FWI seasonal means, maxima and fire season length in different scenarios and areas of the Mediterranean region where fire danger is projected to increase in the forthcoming decades. We discuss potential implications for future land management and restoration activities, as current preventive and restorative strategies should consider these future scenarios to ensure their success. The high-resolution fire weather projections generated here will help to better target areas of intervention and types of measures to be implemented.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».