Effects of uncertainties about stand-replacing natural disturbances on forest-management projections
Notice bibliographique
Résumé
Designing policies for long-term forest management is difficult, in part because ecological processes that drive forest structure and composition interact strongly, both spatially and temporally, with the many values we want to obtain from the forest. Using the Robson Valley in east-central British Columbia as a study area, we developed a spatio-temporal landscape model to assess the effects of uncertainties about stand-replacing natural disturbance regimes on indicators related to the sustainability of forest harvesting and biodiversity. Results show that key timber policy indicators were relatively less sensitive to natural disturbance regime parameters than were the biodiversity indicators of seral stage distribution and tree species composition. The other biodiversity indicator we examined, structural connectivity among old-forest patches, was among those indicators least sensitive to any of the parameters we varied. Other timber supply indicators— including non-recoverable losses, and volumes and areas disturbed—were the most sensitive to both the particular natural disturbance agent chosen and to the parameters describing its behaviour. Projections of a range of scenarios for present and alternative natural disturbance and management regimes for the study area show that most indicators varied from less than 1% up to 93% from the value of the present management/disturbance regime. Generally, three alternative management policies had weak-to-moderate capabilities of reducing effects of natural disturbances. Despite the range of uncertainties explored, the results provided little indication that, at the scale of the whole study area, current timber-harvesting targets are not sustainable over the long term. However, our findings highlight the lack of knowledge about the future, particularly about changes in climate, resulting in significant uncertainty about the future condition of the forest and about future forest-management opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».