The extent of drought determines daily area burned in Canadian forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Annual or seasonal wildfire burned area has been frequently and successfully estimated by models in fire research; daily area burned (DAB) over a region, however, has never been effectively modeled due to its high variability. This study identified for the first time a strong relationship between DAB and the spatial extent of fire-conducive weather conditions, especially measured by fuel aridity, in Canadian forests. Observations between 2001 and 2023 used to develop the DAB prediction models showed about 126 active burning days per year and an average DAB of 20 788.93 ha nationally, with about two-thirds of these active burning days occurring in summer. The central boreal forests in Canada experienced both more active burning days and higher DAB, while the more extreme DAB occurred in the eastern region. Of the predicted DAB in Canadian forests between 1940 and 2023 using the developed DAB models, 62 d showed a significant increasing trend, averaging about 60.14 ha per year nationally. Such increases were found mainly in the central region, in summer, and between 2000 and 2023. Daily fire activity has also become more concentrated within the fire season, particularly in the eastern region. From 1940 to 2023, the lengths of the periods covering 50% and 90% of annual area burned decreased by 0.12 d and 0.25 d per year, respectively, across the country. Concurrently, extreme DAB events have become more extreme. Over the 84 year period, summer maximum DAB increased by 133.61 ha, number of extreme burning days (days with DAB exceeding the 84 year mean by one standard deviation) increased by 0.36 d, and proportion of area burned within these extreme days increased by 0.33% annually in Canadian forests.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».