Exploring the role of fire, succession, climate, and weather on landscape dynamics using comparative modeling
Notice bibliographique
Résumé
An assessment of the relative importance of vegetation change and disturbance as agents of landscape change under current and future climates would (1) provide insight into the controls of landscape dynamics, (2) help inform the design and development of coarse scale spatially explicit ecosystem models such as Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs), and (3) guide future land management and planning. However, quantification of landscape change from vegetation development and disturbance effects is difficult because of the large space and long time scales involved. Comparative simulation modeling experiments, using a suite of models to simulate a set of scenarios, can provide a platform for investigating landscape change over more ecologically appropriate time and space scales that control vegetation and disturbance. We implemented a multifactorial simulation experiment using five landscape fire succession models to explore the role of fire and vegetation development under various climates on a neutral landscape. The simulation experiment had four factors with two or three treatments each: (1) fire (fire and no fire), (2) succession (dynamic and static succession), (3) climate (historical, warm-wet, warm-dry), and (4) weather (constant, variable). We found that, under historical climates, succession changed more area annually than fire by factors of 1.2 to 34, but one model simulated more landscape change from fire (factor of 0.1). However, we also found that fire becomes more important in warmer future climates with factors decreasing to below zero for most models. We also found that there were few differences in simulation results between weather scenarios with low or high variability. Results from this study show that there will be a shift from vegetation processes that control today's landscape dynamics to fire processes under future warmer and drier climates, and this shift means that detailed representations of both succession and fire should be incorporated into models to realistically simulate interactions between disturbance and vegetation.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».