Two-dimensional wavelet analysis of spruce budworm host basal area in the Border Lakes landscape
Notice bibliographique
Résumé
Increases in the extent and severity of spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clem.) outbreaks over the last century are thought to be the result of changes in forest structure due to forest management. A corollary of this hypothesis is that manipulations of forest structure and composition can be used to reduce future forest vulnerability. However, to what extent historical forest management has influenced current spatial patterns of spruce budworm host species is unknown. To identify landscape-scale spatial legacies of forest management in patterns of spruce budworm host species (i.e., Abies balsamea and Picea spp.), we analyzed remotely sensed forest data from the Border Lakes landscape of northern Minnesota and northwestern Ontario. Our study area contains three regions with different management histories: (1) fine-scale logging patterns in Minnesota, (2) coarse-scale logging patterns in Ontario, and (3) very limited logging history in the Boundary Waters Canoe Area and adjacent Quetico Provincial Park. We analyzed forest basal-area data using wavelets and null models to identify: (1) at which scales forest basal area is structured, (2) where those scales of pattern are significantly present, and (3) whether regions of local significance correspond to regional boundaries that separate the study area. Results indicate that spatial patterns in host basal area are created by nonstationary processes and that these processes are further constrained by lakes and wetlands. Wavelet analysis combined with significance testing revealed a bimodal distribution of scale-specific wavelet variance and separate zones of host species basal area that partially correspond with regional boundaries, particularly between Minnesota and the Wilderness region. This research represents one of the first comparisons of forest spatial structure in this region across an international border and presents a novel method of two-dimensional wavelet analysis that can be used to identify significant scale-specific structure in spatial data.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 ».