Fire, climate change, carbon and fuel management in the Canadian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
This paper was presented at the conference ‘Integrating spatial technologies and ecological principles for a new age in fire management’, Boise, Idaho, USA, June 1999 Fire is the dominant stand-renewing disturbance through much of the Canadian boreal forest, with large high-intensity crown fires being common. From 1 to 3 million ha have burned on average during the past 80 years, with 6 years in the past two decades experiencing more than 4 million ha burned. A large-fire database that maps forest fires greater than 200 ha in area in Canada is being developed to catalogue historical fires. However, analyses using a regional climate model suggest that a changing climate caused by increasing greenhouse gases may alter fire weather, contributing to an increased area burned in the future. Direct carbon emissions from fire (combustion) are estimated to average 27 Tg carbon year–1 for 1959–1999 in Canada. Post-fire decomposition may be of a similar magnitude, and the regenerating forest has a different carbon sink strength. Measurements indicate that there is a net carbon release (source) by the forest immediately after the fire before vegetation is re-established. Daytime downward carbon fluxes over a burned forest take 1–3 decades to recover to those of a mature forest, but the annual carbon balance has not yet been measured. There is a potential positive feedback to global climate change, with anthropogenic greenhouse gases stimulating fire activity through weather changes, with fire releasing more carbon while the regenerating forest is a smaller carbon sink. However, changes in fuel type need to be considered in this scenario since fire spreads more slowly through younger deciduous forests. Proactive fuel management is evaluated as a potential mechanism to reduce area burned. However, it is difficult to envisage that such treatments could be employed successfully at the national scale, at least over the next few decades, because of the large scale of treatments required and ecological issues related to forest fragmentation and biodiversity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».