Influence of logging on the effects of wildfire in Siberia
Notice bibliographique
Résumé
The Russian boreal zone supports a huge terrestrial carbon pool. Moreover, it is a tremendous reservoir of wood products concentrated mainly in Siberia. The main natural disturbance in these forests is wildfire, which modifies the carbon budget and has potentially important climate feedbacks. In addition, both legal and illegal logging increase landscape complexity and affect burning conditions and fuel consumption. We investigated 100 individual sites with different histories of logging and fire on a total of 23 study areas in three different regions of Siberia to evaluate the impacts of fire and logging on fuel loads, carbon emissions, and tree regeneration in pine and larch forests. We found large variations of fire and logging effects among regions depending on growing conditions and type of logging activity. Logged areas in the Angara region had the highest surface and ground fuel loads (up to 135 t ha ^−1 ), mainly due to logging debris. This resulted in high carbon emissions where fires occurred on logged sites (up to 41 tC ha ^−1 ). The Shushenskoe/Minusinsk and Zabaikal regions are characterized by better slash removal and a smaller amount of carbon emitted to the atmosphere during fires. Illegal logging, which is widespread in the Zabaikal region, resulted in an increase in fire hazard and higher carbon emissions than legal logging. The highest fuel loads (on average 108 t ha ^−1 ) and carbon emissions (18–28 tC ha ^−1 ) in the Zabaikal region are on repeatedly burned unlogged sites where trees fell on the ground following the first fire event. Partial logging in the Shushenskoe/Minusinsk region has insufficient impact on stand density, tree mortality, and other forest conditions to substantially increase fire hazard or affect carbon stocks. Repeated fires on logged sites resulted in insufficient tree regeneration and transformation of forest to grasslands. We conclude that negative impacts of fire and logging on air quality, the carbon cycle, and ecosystem sustainability could be decreased by better slash removal in the Angara region, removal of trees killed by fire in the Zabaikal region, and tree planting after fires in drier conditions where natural regeneration is hampered by soil overheating and grass proliferation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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 ».