Forest fire size amplifies postfire land surface warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate warming has caused a widespread increase in extreme fire weather, making forest fires longer-lived and larger 1–3 . The average forest fire size in Canada, the USA and Australia has doubled or even tripled in recent decades 4,5 . In return, forest fires feed back to climate by modulating land–atmospheric carbon, nitrogen, aerosol, energy and water fluxes 6–8 . However, the surface climate impacts of increasingly large fires and their implications for land management remain to be established. Here we use satellite observations to show that in temperate and boreal forests in the Northern Hemisphere, fire size persistently amplified decade-long postfire land surface warming in summer per unit burnt area. Both warming and its amplification with fire size were found to diminish with an increasing abundance of broadleaf trees, consistent with their lower fire vulnerability compared with coniferous species 9,10 . Fire-size-enhanced warming may affect the success and composition of postfire stand regeneration 11,12 as well as permafrost degradation 13 , presenting previously overlooked, additional feedback effects to future climate and fire dynamics. Given the projected increase in fire size in northern forests 14,15 , climate-smart forestry should aim to mitigate the climate risks of large fires, possibly by increasing the share of broadleaf trees, where appropriate, and avoiding active pyrophytes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».