Using lidar to assess impacts of forest harvest landings on vegetation height by harvest season and the potential for recovery over time
Notice bibliographique
Résumé
Tree regeneration and growth is generally reduced at forest harvest landing areas because of significant soil compaction, but it is commonly believed that harvesting in winter can reduce these impacts and that recovery occurs naturally with time. We used lidar data to assess differences in vegetation height between landing and general harvest areas across 79 sites in northern Minnesota, United States, that had been harvested in either summer/fall or winter and between 2 and 175 months since harvest. Vegetation height was significantly lower at landing areas compared with general harvest areas; however, there was no effect of harvest season on the difference (p = 0.50), indicating that impacts occur during all seasons. There was a significant (p < 0.01) positive relationship between the difference in vegetation height and time, regardless the harvest season, providing evidence that recovery occurs across a wide range of conditions within our time period of assessment. Sites with three landings present had the lowest relative landing area and also had the lowest differences in vegetation height between landing and general harvest areas, demonstrating the potential for optimized landing configurations to minimize impacts to growth. Based on our findings, landing areas should be kept as small as reasonably possible during all seasons of harvest, but the need for active reclamation practices is probably not warranted given that recovery occurs within the first few decades after harvest.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».