Improving Mountain Pine Beetle Survival Predictions Using Multi-Year Temperatures Across the Western USA
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change has led to an increase in large-scale bark beetle outbreaks in forests around the world, resulting in significant impacts to forest ecosystems, timber economies, and forest-dependent communities. As such, prediction models that utilize temperature for estimating future bark beetle locations and consequential tree mortality are critical for informing forest management decision-making in an attempt to mitigate and adapt to pending and current outbreaks. This is especially true for physiological models that account for the effects of overwinter temperatures on bark beetle survival, as seasonal temperatures, specifically during winter months, exert the greatest impact on bark beetle mortality during various stages of life cycle development. Yet, how temperature observations are used to predict bark beetle survival can significantly under- or over-estimate the role that temperature variability plays in annual tree mortality, especially under current climate change trajectories. This study evaluates how representations of winter temperature influence bark beetle survival estimates. Using the recent outbreak of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) across the western USA as a case study, single-year to decade-long winter temperature averages were used as inputs into a physiological beetle survival prediction model, the results of which were compared against beetle-induced tree mortality observations using temporal autoregressive models. Results show that using longer-term survival averages of seven to ten years significantly increases the likelihood that temperature alone can predict general levels of beetle survival and hence beetle-induced mortality. These findings demonstrate the importance of considering the role of long-term temperature observations when forecasting bark beetle outbreaks, and that year-to-year temperature variability may be constrained in predicting beetle survival during outbreak periods.
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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 | 0,000 |
| 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)
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 ».