Impacts of a regional multiyear insect defoliation event on growing‐season runoff ratios and instantaneous streamflow characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Repeated moderate severity forest disturbances can cause short‐ and long‐term shifts in ecosystem processes. Prior work has found that stand‐replacing disturbances (e.g., clear‐cutting) increase streamflow in temperate forests, but streamflow responses to repeated moderate severity disturbances are more equivocal. This study examined a moderate disturbance caused by an unexpected population irruption of the invasive insect Lymantria dispar (common name: gypsy moth) in 2015–2017. This irruption resulted in defoliation that was locally severe in some areas but spatially heterogeneous at a regional scale. L . dispar larvae consume leaves during the summer growing season, which effectively reduces tree leaf area and associated evapotranspiration. Our regional approach in Southern New England, USA, used data from 83 US Geological Survey (USGS) stream gages to assess whether changes in growing‐season watershed runoff ratios and instantaneous streamflow characteristics during the 2015–2017 L . dispar irruption were associated with satellite‐derived metrics of changes in forest condition (i.e., defoliation), compared to a 20‐year baseline streamflow period. We found a small, linear increase in growing‐season runoff ratio anomalies that was associated with defoliation intensity. The association between defoliation intensity and runoff ratio anomalies was magnified in less anthropogenically impacted reference watersheds. We also found that defoliation intensity was associated with larger volumes of high and medium instantaneous streamflows compared to baseline mean flow conditions. This study provided important insights into the impacts of moderate disturbance on ecohydrology in mesic temperate forests with a unique methodological approach that assessed the impacts of spatially heterogeneous and repeated moderate disturbance at a regional scale.
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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) | 0,000 | 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 ».