Fire occurrence, which results from the presence of an ignition source and the conditions for a fire to spread, is an essential component of fire risk assessment. In this paper, we present and compare the results of the application of two different methods to identify the main structural factors that explain the likelihood of fire occurrence at European scale. Data on the number of fires for the countries of the European Mediterranean region during the main fire season (June–September) were obtained from the European Fire Database of the European Forest Fire Information System. Fire density (number of fires/km2) was estimated based on interpolation techniques and was used as the dependent variable in the model. As predictors, different physical, socio-economic and demographic variables were selected based on their potential influence in fire occurrence and on their availability at the European level. Two different methods were applied for the analysis: traditional Multiple Linear Regression and Random Forest, the latter being a non-parametric alternative based on an ensemble of classification and regression trees. The predictive ability of the two models, the variables selected by each method and their level of importance were compared and the potential implications to forest management and fire prevention were discussed. The Random Forest model showed a higher predictive ability than Multiple Linear Regression. Furthermore, the analysis of the residuals also indicated a better performance of the Random Forest model, showing that this method has potentiality to be applied in the assessment of fire-related phenomena at a broad scale. Some of the variables selected are common to both models; precipitation and soil moisture seem to influence fire occurrence to a large extent. Unemployment rate, livestock density and density of local roads were also found significant by both methods. Maps of the likelihood of fire occurrence were obtained from each method at 10 km resolution, based on the selected variables. Both models show that the spatial distribution of fire occurrence likelihood is highly variable in this region: highest fire likelihood is prevalent in the northwest region of the Iberian Peninsula and southern Italy, whereas it is low in northern France, northeast Italy and north of Greece. In the most fire-prone areas, preventive measures could be implemented, associated to the factors identified by both models.

Abstract Abstract Land suitability evaluation in a raster GIS environment is conceptualized as a multiple-criteria decision-making (MCDM) problem. A combination of MCDM techniques selected for implementing the methodology included value and priority assessment techniques for scaling the interval and ordinal data respectively, and compromise programming (CP) to aggregate the unidimensional evaluations. The contribution of the proposed methodology to handle problems of scaling and dependence that often affect expert-based suitability analyses is discussed. A case-study of habitat evaluation for the endangered Mount Graham red squirrel is presented. The multiple-criteria models resulting from the CP analysis of an expert's perception of the habitat preference structure of the red squirrel are compared with data of actual habitat use. The predictive power of the models is good and sensitivity analysis based on the distance-metric parameter p of CP reveals some interesting differences between alternative strategies for data aggregation.

In many regions of the world, fires are an important and highly variable source of air pollutant emissions, and they thus constitute a significant if not dominant factor controlling the interannual variability of the atmospheric composition. This paper describes the 41‐year inventory of vegetation fire emissions constructed for the Reanalysis of the Tropospheric chemical composition over the past 40 years project (RETRO), a global modeling study to investigate the trends and variability of tropospheric ozone and other air pollutants over the past decades. It is the first attempt to construct a global emissions data set with monthly time resolution over such a long period. The inventory is based on a literature review, on estimates from different satellite products, and on a numerical model with a semiphysical approach to simulate fire occurrence and fire spread. Burned areas, carbon consumption, and total carbon release are estimated for 13 continental‐scale regions, including explicit treatment of some major burning events such as Indonesia in 1997 and 1998. Global carbon emissions from this inventory range from 1410 to 3140 Tg C/a with the minimum and maximum occurring in 1974 and 1992, respectively (mean of 2078 Tg C/a). Emissions of other species are also reported (mean CO of 330 Tg/a, NO x of 4.6 Tg N/a, CH 2 O of 3.9 Tg/a, CH 4 of 15.4 Tg/a, BC of 2.2 Tg/a, OC of 17.6 Tg/a, SO 2 of 2.2 Tg/a). The uncertainties of these estimates remain high even for later years where satellite data products are available. Future versions of this inventory may benefit from ongoing analysis of burned areas from satellite data going back to 1982.

Abstract During the last decades, climate and land use changes led to an increased prevalence of megafires in Mediterranean-type climate regions (MCRs). Here, we argue that current wildfire management policies in MCRs are destined to fail. Focused on fire suppression, these policies largely ignore ongoing climate warming and landscape-scale buildup of fuels. The result is a ‘firefighting trap’ that contributes to ongoing fuel accumulation precluding suppression under extreme fire weather, and resulting in more severe and larger fires. We believe that a ‘business as usual’ approach to wildfire in MCRs will not solve the fire problem, and recommend that policy and expenditures be rebalanced between suppression and mitigation of the negative impacts of fire. This requires a paradigm shift: policy effectiveness should not be primarily measured as a function of area burned (as it usually is), but rather as a function of avoided socio-ecological damage and loss.

Time series of the total annual burnt area in Portugal reveal two main features, a large inter-annual variability and a positive trend since the early 80 s. Here we show that inter-annual variability is partly due to the amount of precipitation in the fire season and in the preceding late spring season and partly to the occurrence of atmospheric circulation patterns that induce extremely hot and dry spells over western Iberia. On the other hand, the observed positive trend of burnt area is mainly related to changes in farming and land use. Meteorological conditions play a fundamental role, both in the ignition and during the fire spread. The description of spatial and temporal variability of wildfire characteristics is performed using the comprehensive fire data set (between 1980 and 2000) from the Portuguese forest service. We show that the vast majority of the burnt area in Portugal (80%) is due to fire events that occurred on in a very small number (10%) of summer days. Large-scale climatic and dynamical meteorological fields were retrieved from the NCAR/NCEP Reanalyses data sets for the 1961–2000 period and composites were then obtained for the 10% of summer days associated with the highest values of burnt area. Anomaly fields of climate variables (e.g. 850 hPa temperature and relative humidity) are interpreted based on physical mechanisms associated with dynamical variables such as the surface wind field or the 500 hPa geopotential height. Overall, one may state that synoptic patterns of most analysed meteorological fields present statistically significant anomalies over western Iberia. In particular, composites of geopotential height for mid (500 hPa) and lower (850 hPa) troposphere show that large forest fires in Portugal occur when the atmospheric circulation forms a prominent ridge over the Iberian peninsula with the flow being dominated by a strong meridional component. Near the surface, wind and sea level pressure anomalies show that these days are associated with south-easterly conditions, with a strong anomalous advection from northern Africa that is further heated when crossing the central Iberian plateau. Large asymmetries between minimum and maximum temperatures composites are analysed taking into account the lack of cloud cover and corresponding precipitation. Finally, we present a linear model based on the monthly precipitation and the occurrence of previously identified wildfire prone atmospheric patterns. The developed model gives a correlation coefficient of 0.8 between the observed and modeled extent of burnt area during the summer.

Abstract Human activity has fundamentally altered wildfire on Earth, creating serious consequences for human health, global biodiversity, and climate change. However, it remains difficult to predict fire interactions with land use, management, and climate change, representing a serious knowledge gap and vulnerability. We used expert assessment to combine opinions about past and future fire regimes from 98 wildfire researchers. We asked for quantitative and qualitative assessments of the frequency, type, and implications of fire regime change from the beginning of the Holocene through the year 2300. Respondents indicated that direct human activity was already influencing wildfires locally since at least ~ 12,000 years BP, though natural climate variability remained the dominant driver of fire regime until around 5000 years BP. Responses showed a ten-fold increase in the rate of wildfire regime change during the last 250 years compared with the rest of the Holocene, corresponding first with the intensification and extensification of land use and later with anthropogenic climate change. Looking to the future, fire regimes were predicted to intensify, with increases in fire frequency, severity, and/or size in all biomes except grassland ecosystems. Fire regime showed quite different climate sensitivities across biomes, but the likelihood of fire regime change increased with higher greenhouse gas emission scenarios for all biomes. Biodiversity, carbon storage, and other ecosystem services were predicted to decrease for most biomes under higher emission scenarios. We present recommendations for adaptation and mitigation under emerging fire regimes, concluding that management options are seriously constrained under higher emission scenarios.

O câncer de mama é uma das principais causas de mortalidade entre mulheres no Brasil, e o Sistema Único de Saúde (SUS) disponibiliza serviços de rastreamento, diagnóstico e tratamento, incluindo cirurgias. Entretanto, ainda há grandes desafios quanto ao acesso e à equidade desses serviços. Este estudo descritivo e quantitativo analisou dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) pelo DATASUS, avaliando, por ano, região e caráter de atendimento, quatro categorias de procedimentos cirúrgicos de mama: mastectomia radical com linfadenectomia axilar, mastectomia simples, ressecção de lesão não palpável e cirurgias conservadoras (segmentectomia, quadrantectomia, setorectomia). Houve 94.089 cirurgias entre 2019 e 2023, destacando uma queda acentuada em 2020 devido à pandemia de COVID-19, que impactou diretamente o rastreio, os diagnósticos e os procedimentos de câncer de mama com o remanejamento de profissionais e a reestruturação dos serviços de saúde. A região Sudeste concentrou 48,6% do total de procedimentos, sendo a área com maior número absoluto de cirurgias, enquanto o Centro-Oeste registrou o menor número e o Norte foi a única região a apresentar crescimento anual no período. Observou-se um aumento nas cirurgias conservadoras em 2021 e 2022, ultrapassando as mastectomias radicais, embora as mastectomias ainda sejam maioria. Predominaram os procedimentos eletivos em todas as regiões. Os dados indicam uma recuperação gradual do número de cirurgias após o impacto inicial da pandemia, disparidades regionais no acesso aos serviços cirúrgicos e uma tendência de aumento nas cirurgias conservadoras. O estudo conclui que, apesar dos avanços em número e tipo de procedimentos, o Brasil enfrenta grandes desafios para garantir um acesso equitativo, diagnóstico precoce e tratamento mais uniforme e eficaz do câncer de mama no país.