Effects of Lakes on Wildfire Activity in the Boreal Forests of Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Large lakes can act as firebreaks resulting in distinct patterns in the forest mosaic. Although this is well acknowledged, much less is known about how wildfire is affected by different landscape measures of water and their interactions. Here we examine how these factors relate to historic patterns of wildfire over a 35-year period (1980–2014) for the boreal forest of Saskatchewan, Canada. This includes the amount of water in different-sized neighborhoods, the presence of islands, and the direction, distance, and shape of nearest lake of different sizes. All individual factors affected wildfire presence, with lake sizes ≥5000 ha and amount of water within a 1000-ha surrounding area the most supported spatial scales. Overall, wildfires were two-times less likely on islands, more likely further from lakes that were circular in shape, and in areas with less surrounding water. Interactive effects were common, including the effect of direction to lake as a function of distance from lakeshore and amount of surrounding water. Our results point to a strong, but complex, bottom-up control of local wildfire activity based on the configuration of natural firebreaks. In fact, fire rotation periods predicted for one area varied more than 15-fold (<47 to >700 years) depending on local patterns in lakes. Old-growth forests within this fire-prone ecosystem are therefore likely to depend on the surrounding configuration of larger lakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».