Disentangling the roles of natural variability and climate change in Canada’s 2023 fire season
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada’s 2023 wildfire season was the most extreme on record, with almost 15 million hectares burned—more than double the previous record. We use an established attribution protocol to examine seasonal and regional changes in weather-related wildfire risk associated with global warming, and also evaluate the extent to which 2023’s unusual level of blocking activity contributed to the severity of the season. We find that the annual accumulated daily severity rating (DSR), a measure of weather-related fire risk) is increasing in most ecozones in response to global warming, with the largest increases in the early months of the fire season; although temperatures are increasing everywhere, this effect is offset in some regions by increased precipitation. Blocking circulation patterns are likewise associated with increased DSR, with the strongest responses in May and September. However, there is wide regional variability, illustrated through two case studies of regions that experienced particularly intense wildfires. In the southern Taiga Plains, the contribution from anthropogenic climate change is unclear, while blocking activity increased the severity of the season by at least 33%; in the East James Bay region, the season was found to be at least 32% more intense due to global warming, and a further 15% more intense due to blocking activity.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».