Fire severity shows limited dependence on fuel structure under adverse fire weather conditions: a case study of two extreme wildfire events

Abstract

Fire Ecology is the official journal of the Association for Fire Ecology[EN] Background Extreme wildfire events (EWEs) are becoming increasingly frequent in many biomes worldwide. Although the drivers of fire severity are generally well understood, current knowledge in the context of EWEs remains limited. In this study, we focused on two pyro‑convective wildfires, classified as extreme based on current definitions, that occurred in northwest Spain during 2022. The differenced Normalized Burn Ratio‑Enhanced Vegetation Index (dNBR‑EVI) computed from Sentinel‑2 multispectral imagery was used as a proxy for fire severity. Among other datasets, we leveraged ecologically relevant LiDAR‑derived metrics capturing fuel density and leaf area density distribution across different strata, along with high‑resolution meteorological data (vapor pressure deficit; VPD) as a proxy for dead fine fuel moisture content, to investigate the relative importance of fuel type and structure, fire weather, and topography in determining fire severity in EWEs through a Random Forest (RF) modeling approach. Results The RF model explained the spatial variability of fire severity with high accuracy (R 2 = 0.81). Among the predictors, LiDAR‑based metrics indicative of surface, ladder, and canopy fuel density, as well as VPD, were identified as the most influential drivers of fire severity in the two EWEs analyzed. Coniferous forests exhibited the highest fire severity, associated with structurally homogeneous fuel loads across multiple strata that may promote surface and crown fire spread. In contrast, broadleaf‑dominated forests and mosaic landscapes with agricultural areas displayed lower fire severity, highlighting their potential to moderate fire behavior. Under extremely dry conditions (high VPD), fire severity showed little sensitivity to variations in fuel parameters, indicating that fire weather may override bottom‑up controls under this circumstance. Conversely, under low to moderate VPD values, high fire severity was observed when very hazardous fuel accumulation and arrangement were present. Topographic factors, although slightly contributing to severity, proved relatively less important in the two EWEs. Conclusions Our results emphasize the need for targeted fuel management in coniferous forests and shrublands to mitigate the ecological and socioeconomic impacts of intensifying wildfire regimes. However, strategies aimed at removing fuel load may not be effective under extreme fire weather conditions in the context of EWEs[ES] Antecedentes. Los eventos de incendios extremos (EWEs) están incrementando su frecuencia en numerosos biomas del planeta. Aunque los factores determinantes de la severidad del fuego están generalmente bien investigados, el conocimiento actual en el contexto de los EWEs es bastante limitado. En este estudio, nos enfocamos en dos eventos de fuego piro-convectivos, clasificados como extremos basados en las definiciones actuales, y que ocurrieron en el noroeste de España durante 2022. El índice de diferencia de relación de quemado normalizada-índice de vegetación mejorado (dNBR-EVI) calculado a partir de una imagen multiespectral Sentinel-2, fue utilizado como una aproximación de la severidad del fuego. Entre otros conjuntos de datos, determinamos la influencia de diversas métricas ecológicamente relevantes derivadas de datos LIDAR, relacionadas con la densidad del combustible y la densidad del área foliar por estratos, así como de datos meteorológicos de alta resolución (déficit de vapor de difusión, VPD) como una aproximación para determinar el contenido de humedad del combustible fino muerto, para investigar la importancia relativa del tipo y estructura del combustible, del tiempopeligro meteorológico, y la topografía, en la determinación de la severidad del fuego en EWEs mediante un modelo Random Forest (RF). Resultados. El modelo RF explicó la variabilidad espacial de la severidad del fuego con una alta precisión (R2 = 0.81). Entre los predictores, las métricas basadas en LIDAR indicativas de la densidad del combustible de superficie, en escalera y del dosel, como así también del VPD, fueron identificados como los factores más influyentes de la severidad del fuego en los dos EWEs analizados. Los bosques de coníferas fueron los que exhibieron la mayor severidad del fuego, asociados con cargas de combustibles estructuralmente homogéneas a través de múltiples estratos que puede promover la propagación del fuego a nivel de superficie y opas. En contraste, los bosques dominados por frondosas, y en paisajes tipo mosaico con áreas agrícolas, mostraron una severidad mucho más baja, enfatizando su potencial como moderadores del comportamiento del fuego. Bajo condiciones extremadamente secas (altos niveles de VPD), la severidad del fuego mostró muy poca sensibilidad a las variaciones en los parámetros del combustible, indicando que el peligro meteorológico, en estas circunstancias, puede superar los controles de abajo hacia arriba (bottom-up). Contrariamente, con bajos a moderados valores de VPD, la alta severidad fue observada cuando una peligrosa acumulación y disposición espacial del combustible estuvo presente. Los factores topográficos, aunque contribuyeron ligeramente a explicar la severidad, probaron ser menos importantes en los dos EWEs. Conclusiones. Nuestros resultados enfatizan la necesidad del manejo de los combustibles en bosques de coníferas y matorrales para mitigar los impactos ecológicos y económicos de la intensificación de los regímenes de incendios. Sin embargo, las estrategias enfocadas a reducir la carga del combustible pueden ser inefectivas bajo condiciones de peligro meteorológico extremas en el contexto de EWEsSIThis study was financially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation in the framework of LANDSUSFIRE project (PID2022‑139156OB‑ C21) within the National Program for the Promotion of Scientific‑Technical Research (2021–2023), and with Next‑Generation Funds of the European Union (EU) in the framework of the FIREMAP project (TED2021‑130925B‑I00); and by the Regional Government of Castile and León in the framework of the IA‑FIREXTCyL project (LE081P23