Windthrow Dynamics in Boreal Ontario: A Simulation of the Vulnerability of Several Stand Types across a Range of Wind Speeds
Notice bibliographique
Résumé
In Boreal North America, management approaches inspired by the variability in natural disturbances are expected to produce more resilient forests. Wind storms are recurrent within Boreal Ontario. The objective of this study was to simulate wind damage for common Boreal forest types for regular as well as extreme wind speeds. The ForestGALES_BC windthrow prediction model was used for these simulations. Input tree-level data were derived from permanent sample plot (PSP) data provided by the Ontario Ministry of Natural Resources. PSPs were assigned to one of nine stand types: Balsam fir-, Jack pine-, Black spruce-, and hardwood-dominated stands, and, Jack pine-, spruce-, conifer-, hardwood-, and Red and White pine-mixed species stands. Morphological and biomechanical parameters for the major tree species were obtained from the literature. At 5 m/s, predicted windthrow ranged from 0 to 20%, with damage increasing to 2 to 90% for winds of 20 m/s and to 10 to 100% for winds of 40 m/s. Windthrow varied by forest stand type, with lower vulnerability within hardwoods. This is the first study to provide such broad simulations of windthrow vulnerability data for Boreal North America, and we believe this will benefit policy decisions regarding risk management and forest planning.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».