Restoring Whitebark Pine Ecosystems of the West in the Face of Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
The combined effects of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae) outbreaks, fire exclusion policies, and the exotic disease white pine blister rust (caused by the pathogen Cronartium ribicola) has caused a severe decline in high elevation whitebark pine (Pinus albicaulis) forests across western North America. Predicted changes in climate may exacerbate this decline by (1) accelerating succession to more shade tolerant conifers, (2) creating environments unsuitable for whitebark pine, (3) increasing the frequency and severity of mountain pine beetle outbreaks and wildland fire events, and (4) facilitating spread of blister rust. Since more than 90 percent of whitebark pine forests occur on public lands in the U.S. and Canada, a trans-boundary, a range-wide whitebark pine restoration strategy was developed for public lands to coordinate and inform restoration efforts across federal and provincial land management agencies. In this presentation, we will discuss the fire ecology of this valuable ecosystem to provide a context for restoration. Then, the range-wide strategy will be presented and the full suite of restoration activities will be explored. Last, we will present guidelines for restoring whitebark pine under future climates using the rangewide restoration strategy structure. The information on adjusting whitebark pine restoration effects for climate change impacts come from two sources: we conducted a comprehensive review of the literature to assess climate change impacts on whitebark pine ecology and management and then we used the spatially explicit, ecological process model FireBGCv2 to simulate various climate change, management, and fire exclusion scenarios The paper is written as a general guide to be used with the rangewide strategy for planning, designing, implementing, and evaluating fine-scale restoration activities for whitebark pine by public land management agencies by addressing climate change impacts.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».