<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif">These researchers developed a model that allows for regional variation in weather effects and housing densities and has good predictive accuracy for fire extremes at a regional scale that "can <span style="color:rgb(28,29,30)">support regional wildfire management and probabilistic hazard assessment." Rather technical, but interesting.</span></div><div class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"><div class="gmail_default">Accepted article:*</div><div class="gmail_default">SPATIOTEMPORAL PREDICTION OF WILDFIRE SIZE EXTREMES WITH BAYESIAN FINITE SAMPLE MAXIMA</div><div>By<span class="gmail_default"></span><br></div></div></div><div dir="ltr"><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"></span>Maxwell B. Joseph  Matthew W. Rossi  Nathan P. Mietkiewicz  Adam L. Mahood  Megan E. Cattau  Lise Ann St.Denis  R. Chelsea Nagy  Virginia Iglesias  John T. Abatzoglou  Jennifer K. Ba</font><div><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div></div><div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><div dir="ltr"><span style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif">13 April 2019</span><br></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif">in </span></font></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"></span>E<span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif">cological Applications</span></font></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"></span></font></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"></span>A<span class="gmail_default">BSTRACT: </span></font><span style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif;color:rgb(28,29,30)">Wildfires are becoming more frequent in parts of the globe, but predicting where and when wildfires occur remains difficult. To predict wildfire extremes across the contiguous United States, we integrate a 30 year wildfire record with meteorological and housing data in spatiotemporal Bayesian statistical models with spatially varying nonlinear effects. We compared different distributions for the number and sizes of large fires to generate a posterior predictive distribution based on finite sample maxima for extreme events (the largest fires over bounded spatiotemporal domains). A zero‐inflated negative binomial model for fire counts and a lognormal model for burned areas provided the best performance. This model attains 99% interval coverage for the number of fires and 93% coverage for fire sizes over a six year withheld data set. Dryness and air temperature strongly predict extreme wildfire probabilities. Housing density has a hump‐shaped relationship with fire occurrence, with more fires occurring at intermediate housing densities. Statistically, these drivers affect the chance of an extreme wildfire in two ways: by altering fire size distributions, and by altering fire frequency, which influences sampling from the tails of fire size distributions. We conclude that recent extremes should not be surprising, and that the contiguous United States may be on the verge of even larger wildfire extremes.</span></div><div><span style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif;color:rgb(28,29,30)"><br></span></div><div><span style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif;color:rgb(28,29,30)"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"></span></span></div><div><span style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif;color:rgb(28,29,30)"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"><br></span></span></div><div><span style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif;color:rgb(28,29,30)"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"></span></span></div><div><span style="color:rgb(28,29,30)"><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif">*</span>This article is protected by copyrig<span class="gmail_default">ht.</span></font><span class="gmail_default" style="font-size:16px;font-family:"trebuchet ms",sans-serif"></span></span><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"> </span>Accepted, unedited articles published online and citable. </font></div><div><font face="trebuchet ms, sans-serif"><span class="gmail_default" style="font-family:"trebuchet ms",sans-serif"><br></span></font></div><div><a href="https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eap.1898">https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/eap.1898</a> <br></div></div></div></div></div></div></div>