Quantifying fire severity, carbon, and nitrogen emissions in Alaska's boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
The boreal region stores a large proportion of the world's terrestrial carbon (C) and is subject to high-intensity, stand-replacing wildfires that release C and nitrogen (N) stored in biomass and soils through combustion. While severity and extent of fires drives overall emissions, methods for accurately estimating fire severity are poorly tested in this unique region where organic soil combustion is responsible for a large proportion of total emissions. We tested a method using adventitious roots on black spruce trees (Picea mariana) in combination with canopy allometry to reconstruct prefire organic soil layers and canopy biomass in boreal black spruce forests of Alaska (USA), thus providing a basis for more accurately quantifying fire severity levels. We calibrated this adventitious-root-height method in unburned spruce stands and then tested it by comparing our biomass and soils estimates reconstructed in burned stands with actual prefire stand measurements. We applied this approach to 38 black spruce stands burned in 2004 in Alaska, where we measured organic soil and stand characteristics and estimated the amount of soil and canopy biomass, as well as C and N pools, consumed by fire. These high-intensity quantitative estimates of severity were significantly correlated to a semiquantitative visual rapid assessment tool, the composite burn index (CBI). This index has proved useful for assessing fire severity in forests in the western United States but has not yet been widely tested in the boreal forest. From our study, we conclude that using postfire measurements of adventitious roots on black spruce trees in combination with soils and tree data can be used to reconstruct prefire organic soil depths and biomass pools, providing accurate estimates of fire severity and emissions. Furthermore, using our quantitative reconstruction we show that CBI is a reasonably good predictor of biomass and soil C loss at these sites, and it shows promise for rapidly estimating fire severity across a wide range of boreal black spruce forest types, especially where the use of high-intensity measurements may be limited by cost and time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».