Climatic influences on forest fire and mountain pine beetle outbreaks and resulting runoff effects in large watersheds in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many studies have defined the interrelationships between climate, forest disturbance, and runoff at small scales (<100 km 2 ), but few have translated these relationships to large watersheds (>500 km 2 ). In this study, we explore the relationship between climate, extreme forest fire seasons, mountain pine beetle (MPB) outbreaks, and runoff in eight large watersheds within the Fraser and Peace drainage basins in British Columbia (BC), Canada from 1981–2019. Using a climate index based on precipitation and air temperature anomalies, we find extreme forest fire seasons (those that burned >5% of a watershed's area) are most likely to occur when a warm/dry summer is preceded by multiple seasons of cool/wet conditions. Using the climate suitability class (CSC) model to explore the relationship between climate and MPB outbreaks, we validate previous findings that lower‐than‐average precipitation, warm growing season temperatures, and lack of extremely cold temperatures during winter are connected to MPB outbreaks within central BC. However, the CSC model needs improvements to accurately assess MPB suitability in northern watersheds that are located outside the model's calibration region, either through weighted variables or lower degree day thresholds. Minimal runoff response occurs from these forest disturbances, with the most prominent runoff change being related to the 2014 fire season in the Osilinka and Mesilinka watersheds. The limited effects of forest disturbance on annual runoff are likely related to large watershed sizes, low percentages of disturbed area in some study watersheds and post‐MPB forest dynamics. These results provide valuable insight into the interrelationships of climate, forest disturbance and runoff in large Canadian boreal forested watersheds.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».