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Enregistrement W1967809361 · doi:10.1007/s11368-010-0234-2

Does tree harvesting in streamside management zones adversely affect stream turbidity?—preliminary observations from an Australian case study

2010· article· en· W1967809361 sur OpenAlexfundno aff
Daniel G. Neary, P. J. Smethurst, Brenda R. Baillie, Kevin C. Petrone, WE Cotching, Craig Baillie

Notice bibliographique

RevueJournal of Soils and Sediments · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationMcMaster University
Mots-clésEnvironmental scienceContext (archaeology)STREAMSAgroforestryVegetation (pathology)Tree plantingRiparian zoneHydrology (agriculture)GeographyEcologyHabitatGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose In Australia, farmers and natural resource managers are striving to enhance environmental outcomes at farm and catchment scales by planting streamside management zones (SMZs) on farms with trees and other perennial vegetation. Lack of sound information on and funding for establishing and managing trees in SMZs is hindering wide-scale adoption of this practice. Australian Codes of Forest Practice discourage or prevent harvesting of trees in SMZs of perennial streams. One concern is the potential effect of tree harvesting in SMZs on delivery of sediment to adjacent streams. The aims of this paper were to summarize the literature relevant to this concern and, in one case study in an agricultural context, to determine the effects on turbidity of harvesting a SMZ plantation. Materials and methods Information was sourced from published studies that reported on impacts of tree harvesting inside SMZs. In addition, a study was conducted in Tasmania, Australia, to evaluate the water quality benefits of a SMZ and the effects of tree harvesting in this zone. This case study consisted of a 20-year-old Eucalyptus nitens pulpwood plantation in a SMZ of an intermittent stream that was harvested according to the state Code of Forest Practice. A machinery exclusion zone immediately adjacent to the stream limited machinery traffic. Ground cover and water quality pre- and postharvesting were measured to identify the major sources of sediment in this headwater catchment, and to determine the effect of tree harvesting. Results and discussion Literature indicates that tree harvesting in SMZs is an accepted practice in the USA, New Zealand, and Germany, if conducted carefully, i.e., using best management practices (BMPs). Negative effects of this practice on water quality, in- and near-stream habitat, and biodiversity have been recorded, but these effects were generally minor or transitory. Tree harvesting in the Tasmanian study resulted in minimal mineral soil exposure and increased surface roughness. Postharvesting turbidity levels in streamflow were similar to preharvest levels (<2.5 nephelometric turbidity units exiting the catchment). Much more significant sources of sediment were a road, a dam that was accessible to cattle, and a cultivated paddock. These sources led to turbidities of c. 300 NTUs in a dam immediately below these points and above the harvested stream reach during a storm in late June 2009. In-stream dams, installed many years earlier to store water for stock and irrigation, acted as very effective sediment traps. Conclusions The SMZs and other BMPs used in agroforestry landscapes are effective at protecting water quality. Forest harvesting operations can be conducted in SMZs without increasing stream turbidity, if existing BMPs are followed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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