MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2756343729 · doi:10.5194/bg-15-1273-2018

The pyrogeography of eastern boreal Canada from 1901 to 2012 simulated with the LPJ-LMfire model

2018· article· en· W2756343729 sur OpenAlexafffundabout
Émeline Chaste, Martin P. Girardin, Jed O. Kaplan, Jeanne Portier, Yves Bergeron, Christelle Hély

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésTaigaBorealEnvironmental scienceVegetation (pathology)Biomass (ecology)Disturbance (geology)Primary productionPhysical geographyBlack spruceClimatologyGeographyAtmospheric sciencesEcologyForestryEcosystemGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Wildland fires are the main natural disturbance shaping forest structure and composition in eastern boreal Canada. On average, more than 700 000 ha of forest burns annually and causes as much as CAD 2.9 million worth of damage. Although we know that occurrence of fires depends upon the coincidence of favourable conditions for fire ignition, propagation, and fuel availability, the interplay between these three drivers in shaping spatiotemporal patterns of fires in eastern Canada remains to be evaluated. The goal of this study was to reconstruct the spatiotemporal patterns of fire activity during the last century in eastern Canada's boreal forest as a function of changes in lightning ignition, climate, and vegetation. We addressed this objective using the dynamic global vegetation model LPJ-LMfire, which we parametrized for four plant functional types (PFTs) that correspond to the prevalent tree genera in eastern boreal Canada (Picea, Abies, Pinus, Populus). LPJ-LMfire was run with a monthly time step from 1901 to 2012 on a 10 km2 resolution grid covering the boreal forest from Manitoba to Newfoundland. Outputs of LPJ-LMfire were analyzed in terms of fire frequency, net primary productivity (NPP), and aboveground biomass. The predictive skills of LPJ-LMfire were examined by comparing our simulations of annual burn rates and biomass with independent data sets. The simulation adequately reproduced the latitudinal gradient in fire frequency in Manitoba and the longitudinal gradient from Manitoba towards southern Ontario, as well as the temporal patterns present in independent fire histories. However, the simulation led to the underestimation and overestimation of fire frequency at both the northern and southern limits of the boreal forest in Québec. The general pattern of simulated total tree biomass also agreed well with observations, with the notable exception of overestimated biomass at the northern treeline, mainly for PFT Picea. In these northern areas, the predictive ability of LPJ-LMfire is likely being affected by the low density of weather stations, which leads to underestimation of the strength of fire–weather interactions and, therefore, vegetation consumption during extreme fire years. Agreement between the spatiotemporal patterns of fire frequency and the observed data across a vast portion of the study area confirmed that fire therein is strongly ignition limited. A drier climate coupled with an increase in lightning frequency during the second half of the 20th century notably led to an increase in fire activity. Finally, our simulations highlighted the importance of both climate and fire in vegetation: despite an overarching CO2-induced enhancement of NPP in LPJ-LMfire, forest biomass was relatively stable because of the compensatory effects of increasing fire activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiogeosciencesMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207