Long‐term modelling of landslides for different forest management practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term effects of different forest management practices on landslide initiation and volume were analysed using a physically based slope stability model. The watershed‐based model calculates the effects of multiple harvesting entries on slope stability by accounting for the cumulative impacts of a prior vegetation removal on a more recent removal related to vegetation root strength and tree surcharge. Four sequential clearcuts and partial cuts with variable rotation lengths were simulated with or without leave areas and with or without understorey vegetation in a subwatershed of Carnation Creek, Vancouver Island, British Columbia. The combined infinite slope and distributed hydrologic models used to calculate safety factor revealed that most of the simulated landslides were clustered within a 5 to 17 year period after initial harvesting in cases where sufficient time (c. 50 years) lapsed prior to the next harvesting cycle. Partial cutting produced fewer landslides and reduced landslide volume by 1·4‐ to 1·6‐fold compared to clearcutting. Approximately the same total landslide volume was produced when 100 per cent of the site was initially clearcut compared to harvesting 20 per cent of the area in successive 10 year intervals; a similar finding was obtained for partial cutting. Vegetation leave areas were effective in reducing landsliding by 2‐ to 3‐fold. Retaining vigorous understorey vegetation also reduced landslide volume by 3·8‐ to 4·8‐fold. The combined management strategies of partial cutting, increasing rotation length, provision of leave areas, and retention of viable understorey vegetation offer the best alternative for minimizing landslide occurrence in managed forests. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».