Regional risks of wind damage in boreal forests under changing management and climate projections
Notice bibliographique
Résumé
We employed simulations by forest ecosystem (SIMA) and mechanistic wind damage (HWIND) models in upland boreal forests throughout Finland to study regional risks of wind damage under changing management preferences and climates (current and RCP4.5 and RCP8.5 scenarios) over 2010–2099. We used a critical wind speed for the uprooting of trees as a measure of vulnerability, which together with the probability of such wind speed defined a level of risk. Based on that, we also predicted the stem volume of growing stock at risk and the amount of damage. In this work, medium fertility sites were planted to one of Scots pine (Pinus sylvestris L.), Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), or silver birch (Betula pendula Roth) or to the tree species that was dominant before the final clear-felling. The vulnerability to wind damage, the volume of growing stock at risk, and the amount of damage all increased, increasing the most in the south when the proportion of Norway spruce (with shallow rooting) of the growing stock increased. Under a severe climate warming, the proportion of Norway spruce decreased the most in the south, opposite to that of birch. This decreased the risk of damage in autumn (when birch is leafless), unlike in summer. The low risk of damage in the north was due to the large proportion of Scots pine.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».