論文の概要: Insights into the drivers and spatio-temporal trends of extreme
Mediterranean wildfires with statistical deep-learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01796v2
- Date: Tue, 6 Dec 2022 07:43:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 13:17:55.061218
- Title: Insights into the drivers and spatio-temporal trends of extreme
Mediterranean wildfires with statistical deep-learning
- Title（参考訳）: 統計的深層学習による極端地中海山火事の要因と時空間的傾向
- Authors: Jordan Richards, Rapha\"el Huser, Emanuele Bevacqua, Jakob
Zscheischler
- Abstract要約: 我々は2001年から2020年にかけて、ヨーロッパの大半と地中海盆地を囲む地域での山火事による毎月の火災地域を分析した。
我々は, 気圧障害(VPD), 気温, 干ばつが山火事活動に与える影響を解消する, ハイブリッドな統計的深層学習フレームワークを利用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Extreme wildfires continue to be a significant cause of human death and
biodiversity destruction within countries that encompass the Mediterranean
Basin. Recent worrying trends in wildfire activity (i.e., occurrence and
spread) suggest that wildfires are likely to be highly impacted by climate
change. In order to facilitate appropriate risk mitigation, it is imperative to
identify the main drivers of extreme wildfires and assess their spatio-temporal
trends, with a view to understanding the impacts of global warming on fire
activity. To this end, we analyse the monthly burnt area due to wildfires over
a region encompassing most of Europe and the Mediterranean Basin from 2001 to
2020, and identify high fire activity during this period in eastern Europe,
Algeria, Italy and Portugal. We build an extreme quantile regression model with
a high-dimensional predictor set describing meteorological conditions, land
cover usage, and orography, for the domain. To model the complex relationships
between the predictor variables and wildfires, we make use of a hybrid
statistical deep-learning framework that allows us to disentangle the effects
of vapour-pressure deficit (VPD), air temperature, and drought on wildfire
activity. Our results highlight that whilst VPD, air temperature, and drought
significantly affect wildfire occurrence, only VPD affects extreme wildfire
spread. Furthermore, to gain insights into the effect of climate change on
wildfire activity in the near future, we perturb VPD and temperature according
to their observed trends and find evidence that global warming may lead to
spatially non-uniform changes in wildfire activity.
- Abstract（参考訳）: 極度の山火事は、地中海盆地を含む国々における人命と生物多様性の破壊の重要な原因であり続けている。
近年の山火事(すなわち発生と拡散)の動向から、山火事は気候変動の影響を強く受けている可能性が示唆されている。
適切なリスク軽減を図るためには, 地球温暖化が火災活動に与える影響を理解するため, 極端な山火事の主な要因を特定し, 時空間的傾向を評価することが不可欠である。
この目的のために,2001年から2020年にかけて,ヨーロッパと地中海流域のほぼ全域で発生した森林火災による毎月の火災地域を分析し,東ヨーロッパ,アルジェリア,イタリア,ポルトガルにおける火災活動の高まりを確認した。
我々は,気象条件,土地被覆利用,地形を記述する高次元予測器セットを用いて,極端に質的回帰モデルを構築した。
予測変数と山火事の複雑な関係をモデル化するために,水蒸気圧不足(vpd),気温,干ばつが山火事活動に及ぼす影響を分離できるハイブリッド統計ディープラーニングフレームワークを用いた。
以上の結果から,vpd,気温,干ばつが野火の発生に大きく影響するのに対し,vpdのみが極端に野火の拡散に影響を及ぼすことが明らかとなった。
さらに,近い将来の森林火災活動に対する気候変動の影響に関する知見を得るため,その観測された傾向に従ってvddと気温を摂動させ,地球温暖化が空間的に不均一な森林火災活動の変化をもたらす可能性を示唆する。
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