Movement of outbreak populations of mountain pine beetle: influences of spatiotemporal patterns and climate
Notice bibliographique
Résumé
Insect outbreaks exert landscape‐level influences, yet quantifying the relative contributions of various exogenous and endogenous factors that contribute to their pattern and spread remains elusive. We examine an outbreak of mountain pine beetle covering an 800 thousand ha area on the Chilcotin Plateau of British Columbia, Canada, during the 1970s and early 1980s. We present a model that incorporates the spatial and temporal arrangements of outbreaking insect populations, as well as various climatic factors that influence insect development. Onsets of eruptions of mountain pine beetle demonstrated landscape‐level synchrony. On average, the presence of outbreaking populations was highly correlated with outbreaking populations within the nearest 18 km the same year and local populations within 6 km in the previous two years. After incorporating these spatial and temporal dependencies, we found that increasing temperatures contributed to explaining outbreak probabilities during this 15 yr outbreak. During collapse years, landscape‐level synchrony declined while local synchrony values remained high, suggesting that in some areas host depletion was contributing to population decline. Model forecasts of outbreak propensity one year in advance at a 12 by 12 km scale provided 80% accuracy over the landscape, and never underestimated the occurrence of locally outbreaking populations. This model provides a flexible approach for linking temperature and insect population dynamics to spatial spread, and complements existing decision support tools for resource managers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».