Disturbance Regimes and Landscape Heterogeneity in the Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
The boreal forest circles the high northern latitudes but it is far from a continuous carpet of evergreen trees. Rather, the boreal forest is a patchwork of land cover types in constant flux as they recover from wildfire and then are burned again. This fast turnover of land cover makes the boreal forest particularly susceptible to rapid change in response to climate. Furthermore, the boreal forest is an important component of the climate system that pumps heat into the atmosphere and significantly raises northern hemisphere temperatures year-round. As both a major component of the climate system and a sensitive indicator of climate change, the boreal forest is in a feedback loop. The direction of that feedback loop, positive or negative, depends largely on the strength of the land-atmosphere exchange of heat and momentum driven by forest cover and its spatial structure. That spatial structure has yet to be comprehensively measured. \tThis dissertation used newly available, high resolution, satellite based forest cover data to quantify the heterogeneity of the boreal forest in North America. First, at the local scale, the pattern of forest cover patches within fires were found to be larger, more regularly shaped, and clustered than in unburned forest. The heterogeneity metrics also returned to pre-fire levels relatively quickly. At the continental scale, the landscape heterogeneity maps were analyzed by region, with respect to the northern extent of trees, and disturbance regimes. The boreal forest regions had smaller, more complicated forest patches, and no single dominant forest cover class which was significantly different than the temperate forests that border the region to the south. When compared to two preexisting maps of the boreal treeline, the patch cohesion metric indicated that the tundra ecoregion extended further south into the forested Central and Eastern Canada. Based on this finding, a new patch cohesion-based treeline was drawn which divides the boreal forest and tundra in a standard and repeatable way. Lastly, fires and lakes had the opposite influence on the heterogeneity metric contagion. Fires tended to decrease heterogeneity in the landscape because they were larger than the preexisting forest patches while lakes were smaller and broke up the landscape increasing heterogeneity. The heterogeneity maps produced as a part of this dissertation will continue to provide insight into the spatial pattern of the boreal forest in the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».