Structure and function of wildfire and mountain pine beetle forest boundaries
Notice bibliographique
Résumé
Landscape boundaries, in particular those created by natural disturbances, are fundamental structures in landscape functioning. At the stand scale, forest boundaries show a wide range of characteristics varying from sharp to diffuse, wavy to straight, enclosed areas (patches) to open ones; all of these have different effects of forest vegetation. The objectives of this study were 1) to characterize the structure of forest boundaries (width, steepness, heterogeneity) and 2) to investigate forest vegetation functional response in the boundary zones created by wildfires and mountain pine beetle (MPB) outbreaks. We studied 11 mountain pine beetle and 7 wildfire boundary zones (4–7 y since disturbance) using field‐based two‐dimensional grids in southern central British Columbia (Canada). Boundary zone delineation was determined through spatially constrained clustering algorithms at three sampling unit resolutions (5×5 m, 10×10 m, and 20×20 m). Then, to characterize boundary width and shape, we developed two new boundary indexes (maximized and minimized boundary zones). The identified boundary widths ranged from 0 to 127 m with a mean width of 51 m at the 20×20 m resolution for both fire and MPB. Although the widths were comparable between disturbance types, fires generally had steeper boundaries (more pronounced) than MPB, largely due to higher peak tree mortality within the disturbances (89 vs 43%). Most of the forest vegetation response variables (understory vegetation diversity, plot‐level species richness, evenness, and multivariate community measures) in the boundary zones tended not to be intermediate in value between the intact forest and disturbance area, in spite of intermediate tree mortality. Tree mortality heterogeneity in the boundary zones was often highest in fires and was equal to the internal heterogeneity in MPB disturbances. Using historical natural disturbance patterns as a conservation strategy, this study proposes that forest management should create boundary complexity (width and shape), thereby creating landscape heterogeneity similar to landscapes influenced primarily by natural disturbances.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».