Spatiotemporal patterns of observed bark beetle‐caused tree mortality in British Columbia and the western United States
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Notice bibliographique
Résumé
Outbreaks of aggressive bark beetle species cause widespread tree mortality, affecting timber production, wildlife habitat, wildfire, forest composition and structure, biogeochemical cycling, and biogeophysical processes. As a result, agencies responsible for forest management in the United States and British Columbia conduct aerial surveys to map these forest disturbances. Here we combined aerial surveys from British Columbia (2001 2010) and the western conterminous United States (1997-2010), produced 1-km2 grids of the area of crown mortality from bark beetle attack, and analyzed spatial and temporal patterns. We converted aerial-survey polygon data for each combination of host type and bark beetle species available in the western United States, and for each bark beetle species available in British Columbia. We converted affected area (which includes live and killed trees) to mortality area (crown area of killed trees) using species-specific crown diameters and the number (U.S.) or percentage (British Columbia) of killed trees. In the United States we also produced an upper estimate of mortality area by forcing the mortality area to match that from high-resolution imagery in Idaho, Colorado, and New Mexico. Resulting adjustment factors of 3.7-20.9 illustrate the underestimate of mortality by the U.S. aerial surveys. The upper estimate, which we suggest is more realistic, better matched the spatial patterns and severity of the British Columbia mortality area. Cumulative mortality area from all bark beetles was 5.46 Mha in British Columbia in 2001-2010 and 0.47-5.37 Mha (lower and upper estimate) in the western conterminous United States during 1997-2010. We note that we report year of detection here; studies that consider year of tree mortality should shift the time series back one year. We conclude by discussing uses and limitations of these data in ecological studies, including uncertainties associated with assumptions in the methods, lack of complete coverage by surveys, and the subjective nature of the survey databases.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle