Examining forest resilience to changing fire frequency in a fire‐prone region of boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Future changes in climate are widely anticipated to increase fire frequency, particularly in boreal forests where extreme warming is expected to occur. Feedbacks between vegetation and fire may modify the direct effects of warming on fire activity and shape ecological responses to changing fire frequency. We investigate these interactions using extensive field data from the Boreal Shield of Saskatchewan, Canada, a region where >40% of the forest has burned in the past 30 years. We use geospatial and field data to assess the resistance and resilience of eight common vegetation states to frequent fire by quantifying the occurrence of short-interval fires and their effect on recovery to a similar vegetation state. These empirical relationships are combined with data from published literature to parameterize a spatially explicit, state-and-transition simulation model of fire and forest succession. We use this model to ask if and how: (a) feedbacks between vegetation and wildfire may modify fire activity on the landscape, and (b) more frequent fire may affect landscape forest composition and age structure. Both field and GIS data suggest the probability of fire is low in the initial decades after fire, supporting the hypothesis that fuel accumulation may exert a negative feedback on fire frequency. Field observations of pre- and postfire composition indicate that switches in forest state are more likely in conifer stands that burn at a young age, supporting the hypothesis that resilience is lower in immature stands. Stands dominated by deciduous trees or jack pine were generally resilient to fire, while mixed conifer and well-drained spruce forests were less resilient. However, simulation modeling suggests increased fire activity may result in large changes in forest age structure and composition, despite the feedbacks between vegetation-fire likely to occur with increased fire activity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».