Biotic and physical drivers of fire in northwestern Patagonia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Understanding the drivers of fire is frequently challenging because some of them interact and influence each other. In particular, vegetation type is a strong control of fire activity, but at the same time it responds to physical and human factors that also affect fire, so their effects are often confounded. We developed a 30 m resolution record of fire for northwestern Patagonia spanning 24 years (July 1998 - June 2022), and present an updated description of fire patterns and drivers. We analysed interannual variation in fire activity in relation to interannual climatic variation, and assessed how topography, precipitation, and human factors determine spatial patterns of fire either directly or by affecting the distribution of vegetation types along physical and human-influence gradients. Results We mapped 234 fires ≥ 10 ha that occurred between 1999 and 2022, which burned 5.77% of the burnable area. Both the annual burned area and the number of fires increased in warm and dry years. Spatially, burn probability decreased with elevation and increased with slope steepness, irrespective of vegetation type. Precipitation decreased burn probability, but this effect was evident only across vegetation types, not within them. Controlling for physical drivers, forests showed the lowest burn probability, and shrublands, the highest. Conclusions Interannual climatic variation strongly controls fire activity in northwestern Patagonia, which is higher in warmer and drier years. The climatic effect is also evident across space, with fire occurring mostly in areas of low elevation (high temperature) and low to intermediate precipitation. Spatially, the effect of topography on fire activity results from how it affects fuel conditions, and not from its effect on the distribution of vegetation types. Conversely, the effect of precipitation resulted mostly from the occurrence of vegetation types with contrasting fuel properties along the precipitation gradient: vegetation types with higher fine fuel amount and continuity and intrinsically lower fuel moisture occurred at low and intermediate precipitation. By quantifying the variation in burn probability among vegetation types while controlling for physical factors, we identified which vegetation types are intrinsically more or less flammable. This may help inform fuel management guidelines.
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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 | 0,000 | 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 ».