Die Klimaerwärmung erhöht das tägliche Waldbrandrisiko in Kalifornien extrem

Natur (2023)Diesen Artikel zitieren

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In Kalifornien kam es in den letzten Jahren zu einem verstärkten Auftreten extremer Waldbrände1,2,3, was zu erheblichen Verlusten an Leben und Eigentum führte4,5. Ein Teil der Veränderung im Waldbrandverhalten ist auf die anthropogene Klimaerwärmung zurückzuführen, aber die formale Quantifizierung dieses Beitrags ist aufgrund zahlreicher Störfaktoren6,7 und weil Waldbrände unterhalb der Rasterskala globaler Klimamodelle liegen, schwierig. Hier verwenden wir maschinelles Lernen, um empirische Beziehungen zwischen der Temperatur (sowie dem Einfluss der Temperatur auf die Trockenheit) und dem Risiko extremer täglicher Waldbrandzunahme (>10.000 Acres) in Kalifornien zu quantifizieren und stellen fest, dass der Einfluss der Temperatur auf das Risiko hauptsächlich vermittelt wird durch seinen Einfluss auf die Kraftstofffeuchtigkeit. Wir nutzen die aufgedeckten Beziehungen, um die Veränderungen des extremen täglichen Waldbrandwachstumsrisikos unter anthropogener Erwärmung abzuschätzen, indem wir historische Brände von 2003 bis 2020 unterschiedlichen klimatologischen Hintergrundtemperaturen und Trockenheitsbedingungen aussetzen. Wir stellen fest, dass der Einfluss der anthropogenen Erwärmung auf das Risiko eines extremen täglichen Waldbrandwachstums von Feuer zu Feuer und von Tag zu Tag erheblich variiert, je nachdem, ob die Klimaerwärmung die Bedingungen über bestimmte Trockenheitsschwellen hinaus treibt oder nicht, wie z 1,5 kPa Dampfdruckdefizit und 10 % Restkraftstofffeuchtigkeit. Bisher hat die anthropogene Erwärmung die erwartete Gesamthäufigkeit extremer täglicher Waldbrandzuwächse im Vergleich zu vorindustriellen Bedingungen im Durchschnitt um 25 % (5–95-Bereich von 14–36 %) erhöht. Bei einigen Bränden gab es jedoch nahezu keine Veränderung, und bei anderen Bränden betrug die Verbesserung sogar 461 %. Wenn historische Brände einer Reihe von prognostizierten Bedingungen für das Ende des Jahrhunderts ausgesetzt sind, steigt die aggregierte erwartete Häufigkeit extremer täglicher Waldbrandwachstumsereignisse unter einem Szenario mit niedrigen SSP1–2,6-Emissionen um 59 % (5–95-Bereich von 47–71 %). im Vergleich zu einem Anstieg von 172 % (Bereich 5–95 von 156–188 %) bei einem Szenario mit sehr hohen SSP5–8,5-Emissionen im Vergleich zu vorindustriellen Bedingungen.

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Das für die Vorhersagedaten verwendete Wetterforschungs- und Prognosemodell (Ergänzende Informationen 3) ist eine Open Source und kann von GitHub (https://github.com/wrf-model/WRF/releases) heruntergeladen werden. MODIS-Brandprodukte, die für die Vorhersagedaten (Ergänzungsinformationen 2) verwendet wurden, können von FIRMS (https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/active_fire/) und die CMIP6-Klimamodelldaten (Ergänzungsinformationen 4) heruntergeladen werden kann vom IPCC WGI Interactive Atlas (https://interactive-atlas.ipcc.ch/regional-information) heruntergeladen werden. Quelldaten werden mit diesem Dokument bereitgestellt.

Der Code für diese Studie ist auf GitHub archiviert (https://github.com/ptbrown31/Climate-Driven-Risk-of-Extreme-Wildfire-in-California).

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Das Wildfire Interdisciplinary Research Center (WIRC) des Bundesstaates San José wird vom Industry-University Cooperative Research Center (IUCRC)-Programm der National Science Foundation (NSF) unterstützt (Auszeichnungsnummer 2113931). Wir danken dem Pacific Gas and Electric Meteorology Operations and Fire Science-Team für die hilfreichen Diskussionen während des gesamten Projekts. Wir danken den Teams von DTN (https://www.dtn.com/), Atmospheric Data Solutions (http://www.atmosphericdatasolutions.com/) und Sonoma Technology (http://www.sonomatech.com/) für Datenerfassung und Vorverarbeitung. Wir danken außerdem M. Voss für die technische Unterstützung und AJ Eiserloh, R. Bagley und P. Pall für wertvolle Diskussionen. Dieses Projekt wurde teilweise durch einen Vertrag (C6909) zwischen der San José State University Research Foundation und Pacific Gas and Electric mit dem Titel „Understanding Extreme Fire Weather Conditions Using a 30-Year High-Resolution WRF Model Dataset“ finanziert. AM wurde vom Direktor, Office of Science, Office of Biological and Environmental Research des US-Energieministeriums im Rahmen des Programmbereichs Regional and Global Model Analysis innerhalb des Earth and Environmental Systems Modeling Program unter der Vertragsnummer DE-AC02-05CH11231 unterstützt .

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Patrick T. Brown

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Steven J. Davis

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SJS führte PTB und HH in den breiten konzeptionellen Rahmen ein, der in dieser Studie verwendet wurde (unter Verwendung von Modellen des maschinellen Lernens, um das Risiko eines extremen Waldbrandwachstums vorherzusagen), und PTB und HH arbeiteten zusammen, um den konzeptionellen Rahmen für Anwendungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel zu verfeinern. Die PTB konzipierte die spezifische Methodik der Studie, führte alle Analysen durch und verfasste einen ersten Entwurf der Arbeit. AM und CR trugen zu den technischen und philosophischen Aspekten des Entwurfs und der Validierung des Experiments zum maschinellen Lernen bei. SJD erstellte einen Schaltplan für Abb. 1 und half dabei, die Kommunikation (einschließlich Figurendesign) während der gesamten Studie zu verfeinern. AKK und CBC stellten Fachwissen in der Waldbrandwissenschaft zur Verfügung und berieten darüber, welche Prädiktorvariablen verwendet werden sollten. PTB, HH, AM, CR, SJS, SJD, AKK. und CBC trugen alle zur Interpretation der Ergebnisse und zur Verfeinerung des Manuskripts bei.

Korrespondenz mit Patrick T. Brown.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Nature dankt Mike Flannigan und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit. Peer-Reviewer-Berichte sind verfügbar.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Die ergänzende Informationsdatei enthält weitere methodische Details und Sensitivitätstests der Studienergebnisse. Es ist in Unterabschnitte unterteilt, die 27 Abbildungen und 4 Tabellen umfassen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Brown, PT, Hanley, H., Mahesh, A. et al. Die Klimaerwärmung erhöht das tägliche Waldbrandrisiko in Kalifornien extrem. Natur (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06444-3

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Eingegangen: 22. Juli 2022

Angenommen: 17. Juli 2023

Veröffentlicht: 30. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06444-3

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