Net precipitation in burned and unburned subalpine forest stands after wildfire in the northern Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire can exert considerable influence on many watershed processes, including the partitioning of precipitation by forest canopies. Despite general acknowledgement that canopy interception is reduced following wildfire, effects on net rainfall and snow accumulation have not been quantified. The objectives of this study were to document net rainfall and snow water equivalent (SWE) in burned and unburned (reference) forest stands over a 10-year period to characterise the effects of severe wildfire on net precipitation in the Canadian Rocky Mountains. Differences in summer (June–September) rainfall between burned and reference stands suggest that wildfire reduced rainfall interception by 65%, resulting in a 48% increase in net rainfall from 2006 to 2008. This represented an average annual increase in net rainfall of 122 mm (36%) for 10 years after the fire. Similarly, a burned stand had 152 mm (78%) higher mean annual peak SWE than a paired reference stand. Collectively, burned stands had 274 mm (191–344 mm; 51%) more mean annual net precipitation for the first decade after fire. These results suggest that increases in net precipitation are likely following wildfire in subalpine forests and that, owing to the slow growth of these forests, post-fire changes may alter precipitation–runoff relationships for many years.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».