Fingerprint of anthropogenic climate change detected in long-term western North American fire weather trends
Notice bibliographique
Résumé
The anthropogenic fingerprint has been detectable in observed global climate change for decades, yet it is still difficult to detect at the regional scale beyond temperature due to the presence of large internal variability and modeling and observational uncertainties. Here we demonstrate regional optimal fingerprinting of long-term fire weather trends in western North America, leveraging large ensembles of high resolution, atmosphere-only climate models to adequately sample internal variability. Considering the full spatiotemporal response to thermodynamic and dynamic climate change, we find that anthropogenic forcings have contributed 81–188% of the region’s observed increasing linear trend in fire weather over the last 50+ years. The natural fingerprint, which contains inter-annual and decadal variability, is also robustly detected. We detect the anthropogenic fingerprint in relevant meteorological variables – temperature, precipitation, and relative humidity – and link model differences in fire weather response to differences in simulated precipitation and relative humidity responses. Anthropogenic climate change has been the dominant driver of increasing fire weather trends in western North America over the past 50 years, contributing 81–188% of the observed linear trends, according to regional optimal fingerprinting applied to large ensembles of high-resolution climate models.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».