Atmospheric dryness removes barriers to the development of large forest fires
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».