Double whammy: high-severity fire and drought in ponderosa pine forests of the Southwest
Notice bibliographique
Résumé
We examine regeneration dynamics across landscapes under extreme climate conditions and a human-altered fire regime in ponderosa pine (Pinus ponderosa Douglas ex Lawson & C. Lawson) forests of the American Southwest. Our research asks how well these forests recover when unprecedented conditions of a high-severity fire regime combine with historical drought conditions. Tree recruitment is documented at five sites in New Mexico after high-severity fires that burned forests in the drought that prevailed from ∼1945 to 1958. We develop a water-balance type model to evaluate how altered microclimate conditions in the years after a fire and during a drought may inhibit ponderosa pine regeneration in comparison with drought conditions alone. We empirically identify two pathways of forest recovery following high-severity fires during drought: recovery to nonforest types, either dense shrubfields or shrubs in grasslands (four sites) or recovery to hyperdense forest (one site). Model simulations predict fewer favorable opportunities for germination, fewer periods favorable for seedling establishment, shortening of favorable establishment periods, and more adverse conditions because of later spring and earlier fall hard freezes. Our research suggests that a specific climate window critical to the capacity of southwestern ponderosa pine trees to regenerate is narrowed by a synchronous occurrence of high-severity fire and drought.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».