Intense forest wildfire sharply reduces mineral soil C and N: the first direct evidence
Notice bibliographique
Résumé
Direct evidence of the effects of intense wildfire on forest soil is rare because reliable prefire data are lacking. By chance, an established large-scale experiment was partially burned in the 2002 Biscuit fire in southwestern Oregon. About 200 grid points were sampled across seven burned and seven unburned stands before and after the fire. Fire-related soil changes — including losses of soil organic and inorganic matter — were so large that they became complicated to measure. The 51 Mg·ha –1 of loose rocks on the soil surface after fire suggests erosion of 127 Mg·ha –1 of fine mineral soil, some of which likely left in the fire plume. After accounting for structural changes and erosion with a comparable-layers approach, combined losses from the O horizon and mineral soil totaled 23 Mg C·ha –1 and 690 kg N·ha –1 , of which 60% (C) and 57% (N) were lost from mineral horizons. Applying a fixed-depth calculation — commonly used in previous fire studies — that disregards structural changes and erosion led to underestimates of loss of nearly 50% for C and 25% for N. Although recent debate has centered on the effects of postwildfire forest management on wood, wildlife habitat, and fuels, this study indicates that more consideration should be given to the possible release of greenhouse gases and reduction of future forest productivity and CO 2 uptake.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».