영어: 지난 반세기 동안 북미 서부(WNA)의 산불 강도와 빈도가 증가하여 1 , 2 생명과 생계에 대한 위험이 증가했습니다. 산불은 많은 북미 생태계의 자연스러운 부분이지만 산림 관리, 토지 이용 변화, 화재 발화 변화 3 , 4 , 5 , 인위적인 기후 변화, 자연적 기후 변동성 및 강제력 6 , 7을 포함하여 이러한 관찰된 추세에 기여할 수 있는 다양한 요소가 있습니다. 일일 시간 척도에서 지역 산불 활동은 화재 발화 및 확산에 유리한 날씨('화재 날씨'라고 함)에 의해 크게 좌우되며 이는 덥고 건조하며 바람이 많은 조건으로 분류됩니다. 온난화 및 건조한 기후로 인해 지역적으로 연료 수분이 감소하고 화재 날씨 극단이 증가하고 화재 성장 위험이 증가했으며 화재 시즌 기간이 늘어났습니다 7 , 8 , 9 , 10 . 이러한 변화의 대부분이 강력한 추세를 보이는 WNA의 경우, 화재 발생 가능성이 높아지는 날씨와 소실 면적 사이에 명확한 관계가 확립되었습니다 (11 , 12 , 13 , 14 , 15 ).

관찰된 변화를 인위적인 기후 변화에 기인시키는 작업은 주로 '극한 사건 귀인'이라는 관점에서 수행되어 왔습니다. 이는 특정 극한 사건의 확률이 인위적인 기후 변화로 인해 변했는지 여부와 그 정도를 조사합니다 .16 . 폭염과 홍수와 같은 전 세계 기후 영향에 점점 더 많이 적용되는 사건 귀인 방법은 최근 호주 17 , 18 , 유럽 19 , 20 , 북미 21 , 22 , 23 , 24 , 25 , 26 에서 발생하는 극한 화재 사건과 계절을 연구하는 데 사용 되었습니다 . WNA 지역에서 이러한 연구는 인위적인 기후 변화로 인해 2016년 캐나다 포트 맥머리 화재에 유리한 화재 날씨가 1.5~6배 더 가능성이 높아 졌고 , 북부 캘리포니아와 오리건에서 가을 바람에 의한 화재에 유리한 극심한 화재 날씨가 1.4배 더 가능성이 높아졌으며 , 23 브리티시 컬럼비아에서 극심한 2017년 화재 시즌의 기본이 되는 화재 날씨가 2~4배 더 가능성이 높아졌다는 것을 보여주었습니다 .25 전 지구적 규모에서 확률론적 접근 방식은 극심한 화재 날씨 분포의 변화를 인위적인 요인 대 자연적 요인 27 과 온실 가스 대 에어로졸 배출 28  과 같은 개별적인 인위적인 요인 에 기인시켰습니다 .

자연적 및 인위적 요인이 장기간 관측된 화재 날씨 추세에 어떻게 기여하는지 평가한 연구는 거의 없습니다. 그런 연구에서는 신호 대 잡음비를 높이기 위해 가정하는 다양한 접근 방식을 사용하는데, 여기에는 화재 날씨의 변화가 공간적으로 균일하다는 가정 29 , 30  또는 인위적인 순환 및 강수량 변화 11 , 29 , 31 의 영향을 받지 않는다는 가정이 포함됩니다 . 장기 화재 날씨 추세에 대한 가장 중요한 귀인 연구인 Abatzoglou와 Williams(2016) 11은 다중 모델 앙상블에서 온도와 증기압의 저역 통과 필터링된 추세로 추정된 인위적인 신호를 제거하여 자연스러운 화재 날씨 시계열을 구성합니다. 강수량과 순환에 대한 인위적인 영향은 (1) 관찰된 변화가 전적으로 자연적 변동성으로 인한 것이라는 가정과 (2) 연구에 사용된 모델이 일관된 강수량과 순환 반응을 시뮬레이션할 수 없었기 때문에 모델링 한계 때문에 고려되지 않았습니다. 북미 전역의 강수량 극단값 변화가 인위적인 기후 변화에 기인하는 것으로 여겨지지만 , 32 평균 강수량 변화의 탐지 및 귀속은 관측 및 모델링 불확실성과 지역적 규모에서의 변동성 증가로 인해 여전히 미해결 문제입니다 . 33 , 34 지역 순환 반응에 대한 적절한 모델링이 있더라도 모델에서 시뮬레이션한 신호를 제거하여 자연화된 시계열을 구성하는 방법은 온도에는 적합할 수 있지만 비선형 순환 반응과 화재 날씨에 미치는 영향에는 적합하지 않을 수 있습니다. 이 방법론의 본질적인 한계는 사용된 모델이 인위적이고 자연적인 기후 강제와 변동성에 대한 반응을 명시적으로 시뮬레이션하지 않는다는 것입니다 . 20 화재 날씨 지수는 여러 기상 변수를 통합하므로 화재 날씨 추세의 귀속은 각 입력 변수에 대한 민감도와 개별적인 비선형 반응 패턴에 따라 달라지는 복잡한 다변량 문제입니다 . 35 , 36

본 연구에서는 화재 기상 관측치를 모델 시뮬레이션 반응 패턴과 비교하여 기후 변화 감지 및 귀인(D&A)이라는 관점에서 화재-기후 귀인을 평가합니다. D&A는 지구 시스템의 중요한 변화를 감지하고 이러한 변화를 뚜렷한 자연적 및 인위적 '지문'으로 분해하는 공식적인 과정입니다. 기존의 선형 회귀 기반 D&A 방법인 최적 지문법을 사용하여 모델 시뮬레이션 반응 패턴을 관측치와 회귀시켜 관측 패턴에 대한 자연적 및 인위적 요인의 상대적 기여도를 파악합니다. 회귀는 내부 변동성의 분해를 통해 결정되는 최대 신호 대 잡음비 방향으로 수행됩니다. 이를 통해 큰 공간적 또는 시간적 평균을 취하거나 순환 반응과 같은 기후 시스템의 측면을 제거하여 문제의 복잡성을 감소시키지 않고 D&A를 평가할 수 있습니다. 이 접근법의 장점은 (1) 인위적인 열역학적 변화와 순환 변화에 대한 반응을 시뮬레이션하고 (2) 인위적인 지문과 자연적인 지문을 구별할 때 시간적 패턴 외에 공간적 변화 패턴을 고려하는 것입니다.우리는 캐나다 화재 날씨 지수(FWI) 37를 사용하여  관측되고 시뮬레이션된 화재 날씨의 장기 패턴을 조사합니다.원래 캐나다 산림을 위해 개발된 FWI는 온도, 강수량, 바람 및 상대 습도와 같은 기상 변수의 조합을 사용하여 잠재적인 화재 강도를 추정하며 전 세계적으로 기후와 화재 날씨 간의 관계를 연구하는 데 광범위하게 사용되었습니다 10 , 18 , 20 , 22 , 23 , 38 , 39 , 40 .

수십 년 동안 최적 지문 41 , 42은 온도 43 , 44 , 45 , 46 , 47 , 강수량