Analyzing risk of regeneration failure in the managed boreal forest of northwestern Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Changes in the fire regime can affect the postdisturbance regeneration potential of boreal forest tree species, thereby modifying tree density and cover. This could adversely affect the sustainability of forest management, especially in regions currently characterized by a short fire cycle and low productivity. As a case study, we use a real landscape (1.3 Mha) in the boreal forest of northwestern Quebec, characterized by a high annual area burned and where fire activity is projected to strongly increase, to model the effect of current (baseline) and climate-induced (projected) changes in the fire cycle and harvesting rate on the regeneration failure potential of pure black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) stands. Simulations were carried out over a 50-year period under three reproductive maturity thresholds per species, representing the age at which an adequate seed supply is attained to ensure self-replacement. Results show a progressive increase in the area affected by natural regeneration failure over the course of the simulation period under both climate scenarios, culminating with an 18.5% loss (149 210 ha) of productive area under the baseline scenario and a 65.8% loss (532 141 ha) under the projected scenario (intermediate maturity threshold and current harvest rate). Variation in the fire cycle had the greatest effect on the regeneration failure rate, followed by regeneration threshold age and harvest rate. We outline proactive forest management practices to reduce the likelihood of regeneration failure following fire. This includes intensive stand management and retention strategies following timber harvest. Monitoring of forest recovery after fire would help in assessment of regeneration failure over time and be useful in validating both model results and the efficacy of strategies aimed at minimizing its likelihood.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».