Spatial Distribution of Mountain Pine Beetle Outbreaks in Relation to Climate and Stand Characteristics: A Dendroecological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Principal components analysis, followed by K‐means cluster analysis, was used to detect variations in the timing and magnitude of Pinus contorta Dougl. ex Loud. growth releases attributed to mountain pine beetle outbreaks in 31 stands of central British Columbia. Four major growth release patterns were identified from 1970 to 2000. Variations in the timing of growth releases among clustered stands corresponded well to aerial survey data indicating the timing of beetle outbreaks in the study area. Redundancy analysis was used to determine how variations in the timing and magnitude of growth releases attributed to beetle outbreaks changed with variations in climate or stand conditions over the study area. The first RDA axis, which accounted for 39% of the variations in growth patterns among stands, was significantly ( P <0.05) correlated with gradients in the percentage of pine in stands killed by mountain pine beetle, summer aridity, variation in summer precipitation, distance from initial infestation site, average pine age, and maximum August temperatures. The second RDA axis explained 6% of the variations and was significantly correlated with gradients in the beetle climate suitability index, extreme cold month temperatures, and site index. Comparisons of growth release patterns with aerial survey data and redundancy analyses indicated that dendrochronological techniques are useful for identifying mountain pine beetle outbreaks in central British Columbia, particularly among stands that had a density high enough to produce a growth release signal. Provided future studies account for interannual weather fluctuations, identification of growth increases due to stand thinning caused by beetle outbreaks will be useful for reconstructing the history of beetle outbreaks over much longer time periods.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».