Forest harvesting effects on the magnitude and frequency of peak flows can increase with return period
Notice bibliographique
Résumé
Paired watershed studies have limited researchers wishing to disentangle road and harvesting effects on peak flows or to study management schemes other than the existing scenario. The outcomes of many paired watershed studies examining peak flows have also recently been challenged since only an approach that pairs peak flows by frequency can adequately evaluate the effects of harvesting on peak flows. This study takes advantage of a model that has been developed and extensively tested at a site containing a rich set of internal catchment process observations to examine the isolated and combined effects of roads and harvesting on the peak flow regime of a snow‐dominated catchment for return periods of up to 100 years. Contrary to the prevailing perception in forest hydrology, the effects of harvesting are found to increase with return period, which is attributable to the uniqueness of peak flow runoff generation processes in snow‐dominated catchments. Planned harvesting (50% harvest area) is found to have a significant effect (9%–25% over control) on peak flows with recurrence intervals ranging 10–100 years. Peak flow frequency increases after harvesting increase with return period, with the largest events (100 year) becoming 5–6.7 times more frequent, and medium‐sized events (10 year) becoming 1.7–2 times more frequent. Such changes may have substantial ecological, hydrological, and geomorphological consequences within the watershed and farther downstream. Study findings suggest that peak flow regimes are fairly tolerant to the current level of harvesting in this particular watershed but that further harvesting may affect this element significantly.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».