The influence of ground- and lidar-derived forest structure metrics on snow accumulation and ablation in disturbed forests
Notice bibliographique
Résumé
The current mountain pine beetle infestation in British Columbia’s lodgepole pine forests has raised concerns about potential impacts on water resources. Changes in forest structure resulting from defoliation, windthrow, and salvage harvesting may increase snow accumulation and ablation (i.e., spring runoff and flooding risk) below the forest canopy because of reduced snow interception and higher levels of radiation reaching the surface. Quantifying these effects requires a better understanding of the link between forest structure and snow processes. Light detection and ranging (lidar) is an innovative technology capable of estimating forest structure metrics in a detailed, three-dimensional approach not easily obtained from manual measurements. While a number of previous studies have shown that increased snow accumulation and ablation occur as forest cover decreases, the potential improvement of these relationships based on lidar metrics has not been quantified. We investigated the correlation between lidar-derived and ground-based traditional canopy metrics with snow accumulation and ablation indicators, demonstrating that a lidar-derived forest cover parameter was the strongest predictor of peak snow accumulation (r2 = 0.70, p < 0.001) and maximum snow ablation rate (r2 = 0.59, p < 0.01). Improving our ability to quantify changes in forest structure in extensive areas will assist in developing more robust models of watershed processes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».