Wildfire‐mediated vegetation change in boreal forests of Alberta, Canada
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate‐induced vegetation change may be delayed in the absence of disturbance catalysts. However, increases in wildfire activity may accelerate these transitions in many areas, including the western boreal region of Canada. To better understand factors influencing decadal‐scale changes in upland boreal forest vegetation, we developed a hybrid modeling approach that constrains projections of climate‐driven vegetation change based on topo‐edaphic conditions coupled with weather‐ and fuel‐based simulations of future wildfires using Burn‐P3, a spatial fire simulation model. We evaluated eighteen scenarios based on all possible combinations of three fuel assumptions (static, fire‐mediated, and climate‐driven), two fire‐regime assumptions (constrained and unconstrained), and three global climate models. We simulated scenarios of fire‐mediated change in forest composition over the next century, concluding that, even under conservative assumptions about future fire regimes, wildfire activity could hasten the conversion of approximately half of Alberta's upland mixedwood and conifer forest to more climatically suited deciduous woodland and grassland by 2100. When fire‐regime parameter inputs (number of fire ignitions and duration of burning) were modified based on future fire weather projections, the simulated area burned was almost enough to facilitate a complete transition to climate‐predicted vegetation types. However, when fire‐regime parameters were held constant at their current values, the rate of increase in fire probability diminished, suggesting a negative feedback by which a short‐term increase in less‐flammable deciduous forest leads to a long‐term reduction in area burned. Our spatially explicit simulations of fire‐mediated vegetation change provide managers with scenarios that can be used to plan for a range of alternative landscape conditions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
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