Using spatially explicit simulations to explore size distribution and spacing of regenerating areas produced by wildfires: recommendations for designing harvest agglomerations for the Canadian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
It is now recognized that in the Canadian boreal forest, timber harvesting activities have replaced wildfires as the main stand-replacing disturbance. Differences in landscape patterns derived from these two sources of disturbance have, however, raised concerns that the way forest harvesting has been dispersed is potentially shifting patterns away from the natural range. In the context of natural disturbance-based management, we used a spatially explicit model designed to capture general fire regimes in order to quantify temporal variability associated with regenerating areas (burnt areas of 25 years or younger), and to develop strategic objectives for harvest agglomeration sizes and dispersion. We first evaluated temporal variability in the proportion of stands younger than 100 years (assumed to be even-aged stands) for various fire regimes (seven fire cycles: 50 to 400 years, and three mean fires sizes: 3000, 15 000 and 60 000 ha). Secondly, we quantified the size distribution and dispersion of regenerating areas for each fire regime. As expected by theoretical fire frequencies and size distributions, the importance of even-aged stands at the forest management unit level was found to decrease with longer fire cycles. However, the temporal variability associated with these proportions is shown to increase with mean fire size. It was also observed that the size distribution and dispersion of regenerating areas was primarily influenced by mean fire size. Based on these observations, natural disturbance-based management objectives were formulated, providing guidelines on harvest agglomeration size and dispersion. Key words: temporal variability, boreal forest, fire regime, forest management, age distribution, fire size distribution, clearcut agglomeration size distribution
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».