Impact of Forest Fragmentation on Patterns of Mountain Pine Beetle-Caused Tree Mortality
Notice bibliographique
Résumé
The current outbreak of mountain pine beetle, Dendroctonus ponderosae Hopkins, has led to extensive tree mortality in British Columbia and the western United States. While the greatest impacts of the outbreak have been in British Columbia, ongoing impacts are expected as the outbreak continues to spread eastward towards Canada’s boreal and eastern pine forests. Successful mitigation of this outbreak is dependent on understanding how the beetle’s host selection behaviour is influenced by the patchwork of tree mortality across the landscape. While several studies have shown that selective mechanisms operate at the individual tree level, less attention has been given to beetles’ preference for variation in spatial forest patterns, namely forest fragmentation, and if such preference changes with changing population conditions. The objective of this study is to explore the influence of fragmentation on the location of mountain pine beetle caused mortality. Using a negative binomial regression model, we tested the significance of a fragmentation measure called the Aggregation Index for predicting beetle-caused tree mortality in the central interior of British Columbia, Canada in 2000 and 2005. The results explain that mountain pine beetle OPEN ACCESS Forests 2013, 4 280 exhibit a density-dependent dynamic behaviour related to forest patterns, with fragmented forests experiencing greater tree mortality when beetle populations are low (2000). Conversely, more contiguous forests are preferred when populations reach epidemic levels (2005). These results reinforce existing findings that bark beetles exhibit a strong host configuration preference at low population levels and that such pressures are relaxed when beetle densities are high.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».