Fire management strategies to maintain species population processes in a fragmented landscape of fire‐interval extremes
Notice bibliographique
Résumé
Changed fire regimes have led to declines of fire-regime-adapted species and loss of biodiversity globally. Fire affects population processes of growth, reproduction, and dispersal in different ways, but there is little guidance about the best fire regime(s) to maintain species population processes in fire-prone ecosystems. We use a process-based approach to determine the best range of fire intervals for keystone plant species in a highly modified Mediterranean ecosystem in southwestern Australia where current fire regimes vary. In highly fragmented areas, fires are few due to limited ignitions and active suppression of wildfire on private land, while in highly connected protected areas fires are frequent and extensive. Using matrix population models, we predict population growth of seven Banksia species under different environmental conditions and patch connectivity, and evaluate the sensitivity of species survival to different fire management strategies and burning intervals. We discover that contrasting, complementary patterns of species life-histories with time since fire result in no single best fire regime. All strategies result in the local patch extinction of at least one species. A small number of burning strategies secure complementary species sets depending on connectivity and post-fire growing conditions. A strategy of no fire always leads to fewer species persisting than prescribed fire or random wildfire, while too-frequent or too-rare burning regimes lead to the possible local extinction of all species. In low landscape connectivity, we find a smaller range of suitable fire intervals, and strategies of prescribed or random burning result in a lower number of species with positive growth rates after 100 years on average compared with burning high connectivity patches. Prescribed fire may reduce or increase extinction risk when applied in combination with wildfire depending on patch connectivity. Poor growing conditions result in a significantly reduced number of species exhibiting positive growth rates after 100 years of management. By exploring the consequences of managing fire, we are able to identify which species are likely to disappear under a given fire regime. Identifying the appropriate complementarity of fire intervals, and their species-specific as well as community-level consequences, is crucial to reduce local extinctions of species in fragmented fire-prone landscapes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».