Fuel treatments alter the effects of wildfire in a mixed-evergreen forest, Oregon, USA
Notice bibliographique
Résumé
We had the rare opportunity to quantify the relationship between fuels and fire severity using prefire surface and canopy fuel data and fire severity data after a wildfire. The study area is a mixed-evergreen forest of southwestern Oregon with a mixed-severity fire regime. Modeled fire behavior showed that thinning reduced canopy fuels, thereby decreasing the potential for crown fire spread. The potential for crown fire initiation remained fairly constant despite reductions in ladder fuels, because thinning increased surface fuels, which contributed to greater surface fire intensity. Thinning followed by underburning reduced canopy, ladder, and surface fuels, thereby decreasing surface fire intensity and crown fire potential. However, crown fire is not a prerequisite for high fire severity; damage to and mortality of overstory trees in the wildfire were extensive despite the absence of crown fire. Mortality was most severe in thinned treatments (80%100%), moderate in untreated stands (53%54%), and least severe in the thinned and underburned treatment (5%). Thinned treatments had higher fine-fuel loading and more extensive crown scorch, suggesting that greater consumption of fine fuels contributed to higher tree mortality. Fuel treatments intended to minimize tree mortality will be most effective if both ladder and surface fuels are treated.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».