Effects of Forest Harvesting on Warm-Season Low Flows in the Pacific Northwest: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Paired-catchment studies conducted on small (< 10 km2) rain-dominated catchments revealed that forest harvesting resulted in a period of increased warm-season low flows ranging from less than five years to more than two decades, consistent with the results of stand-level studies and process considerations. Of the five paired-catchment studies in snow-dominated regions, none revealed a statistically significant change in warm-season low flows in the first decade following harvest, although two exhibited non-significant higher flows in August and September and one had lower flows. Two studies, one of rain-dominated catchments and one of snow-dominated catchments, found that summer low flows became more severe (i.e., lower) about two decades or so following harvest. These longer-term results indicate that indices such as equivalent clearcut area, as currently calculated using monotonic recovery curves, may not accurately reflect the nature of post-harvest changes in low flows. Studies focussed on medium to large catchments (tens to thousands of km2 in area) found either no statistically significant relations between warm-season low flows and forest disturbance, or inconsistent responses. Attempts to synthesize existing studies are hampered by the lack of a common low-flow metric among studies, as well as detailed information on post-harvest vegetation changes. Further fieldresearch and process-based modelling is required to help elucidate the underlying processes leading to the results from these paired-catchment studies and to enhance the ability to predict streamflow responses to forest harvesting, especially in the context of a changing climate. KEYWORDS: streamflow; forestry; low flows; fish habitat; hydrologic recovery
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».