Canadian wildfire in a changing climate from the 2023 wildfire season to the 2100s
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire influences the carbon cycle and impacts property, harvestable timber, and public health. The year 2023 saw a record area burned of 14.9 Mha in Canada, compared to an average of ~2 Mha between 1959 and 2015. Boreal wildfire is a critical process that is difficult to represent in land surface models. To enhance our understanding of historical and future wildfire regimes in Canada and their impact on carbon cycling we implement two methods of representing boreal wildfire in the Canadian Land Surface Scheme Including Biogeochemical Cycles (CLASSIC). These include a new dynamic wildfire model that represents fire weather and lightning ignitions as well as a fire model which is forced by historical observations of burned area. We find that in 2023 simulated wildfire emissions were eight times their 1985 - 2022 mean with consequences for the annual net carbon balance in Canada. Moving into the future we find that climate change below a 2°C global target (shared socioeconomic pathway [SSP] 126) yields burned area near modern (2004 - 2014) norms by end-century (2090 - 2100). However, under rapid climate change (SSP370/585), the end-century mean annual burned area increases 2 - 4 times, compared to present-day values, approaching the burned area seen in Canada in 2023. This work illustrates the historical implications of Canadian wildfires on the carbon cycle and the future implications of climate change for area burned in Canada.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».