Inferring drought and heat sensitivity across a Mediterranean forest region in southwest Western Australia: a comparison of approaches
Notice bibliographique
Résumé
Changes in climate trends and extreme climatic events are increasingly impacting on forests around the world. In order to better understand how and where major ecological and climatic changes will affect our forested ecosystems, tools based on landscape sensitivity analysis need to be developed to help inform sustainable forest management. This study was undertaken in the Northern Jarrah Forest (NJF) region in the Mediterranean climate of southwest Western Australia. Extreme drought and multiple heatwaves in 2010/2011 resulted in large-scale tree canopy dieback in the NJF. In this study, we used Landsat satellite imagery to (1) accurately map the damaged areas, (2) produce a damage probability model and (3) compare the model with a probability model derived from data collected through an airborne flight survey. We found that the Landsat-derived Normalized Difference Vegetation Index was a good indicator of drought/heat induced damage in the NJF region. Both probability models identified the same set of topography and climate-related factors for determining the probability of drought/heat damage within the landscape. Extrapolation of the Landsat satellite method-based model, however, produced a more deterministic and useful drought/heat damage sensitivity map for the NJF region. The techniques and tools developed, and applied, in this study can readily be transferred to other regions around the world and can assist in the sustainable management and timely climate adaptation efforts to accommodate our future forests.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».