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Enregistrement W4393333749 · doi:10.1016/j.agrformet.2024.109990

Atmospheric dryness removes barriers to the development of large forest fires

2024· article· en· W4393333749 sur OpenAlexaff
Jane G. Cawson, Luke Collins, Sean A. Parks, Rachael H. Nolan, Trent D. Penman

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Meteorology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrynessEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyClimatologyGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large forest fires have far-reaching impacts on the environment, human health, infrastructure and the economy. Forest fires become large when all forest types across a landscape are dry enough to burn. Mesic forests are the slowest to dry and can act as a barrier to fire growth when they are too wet to burn. Therefore, identifying the factors influencing fire occurrence in mesic forests is important for gauging fire risk across large landscapes. We quantified the key factors influencing the likelihood that an active wildfire would propagate through mesic forest. We analysed 35 large forest fires (> 2500 ha) that occurred in Victoria, Australia where mesic and drier eucalypt forests are interspersed across mountainous terrain. We used a random forest model to evaluate 15 meteorological, topographic and disturbance variables as potential predictors of fire occurrence. These variables were extracted for points within burnt and unburnt patches of mesic forest. The likelihood of an active wildfire spreading through mesic forest increased by 65 % as vapour pressure deficit (VPD, i.e., atmospheric dryness) rose from 2.5 to 7 kPa. Other variables had substantially less influence (< 20 % change in fire occurrence) and their effects were further reduced when VPD was very high (> 6.5 kPa). Mesic forests were less likely to burn in areas with lower aridity, shallower slopes, and more sheltered topographic positions. Mesic forests 13–15 years following stand-replacing disturbance had 6 % higher chance of burning than long undisturbed forests (50 years post-disturbance). Overall, we show that topography and disturbance history cannot substantially counter the effects of high VPD. Therefore, the effectiveness of mesic forest as a barrier to the development of large forest fires is weakening as the climate warms. Our analysis also identifies areas less likely to burn, even under high VPD conditions. These areas could be prioritised as wildfire refugia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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