Response of In‐Stream Wood to Riparian Timber Harvesting: Field Observations and Long‐Term Projections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In‐stream large wood (LW) is a prominent feature of forested aquatic ecosystems worldwide, yet many questions remain regarding the response of LW patterns to riparian timber harvesting. This paper proposes a conceptual model of wood storage response to harvesting and combines a unique 45 year record of LW with output from a wood budget model to examine changes in LW characteristics and long‐term impacts from riparian logging. The wood budget model is used to predict the timing of minimum storage and assess storage recovery time scales under three scenarios representing different spatial harvest patterns and harvest severity. The impact of harvesting is reflected in the field data: Reductions in wood volume and the loss of large logjams were apparent in channel areas adjacent to logged zones, but wood volume changed less where a riparian buffer was retained. Results from the budget model indicate that impacts from timber harvesting are projected to continue beyond 150 years while riparian forests recover. Minimum modeled LW loads are projected to be nearly 50% lower than preharvest conditions, and minimums occur 50 to 80 years postharvest, depending on the influence of LW transport and proximity to harvesting. In evaluating the conceptual model, harvesting configuration and severity are not found to greatly impact time to minimum storage and recovery, but do impact the magnitude of LW losses. Similar to other studies, these findings indicate that riparian harvesting has an impact beyond the century scale, with major implications for stream channel functionality and aquatic habitat.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».