Matching methods to quantify wildfire effects on forest carbon mass in the U.S. Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
Forest wildfires consume and redistribute carbon within forest carbon pools. Because the incidence of wildfires is unpredictable, quantifying wildfire effects is challenging due to the lack of prefire data or controls from experiments over a large landscape. We explored a quasi-experimental method, propensity score matching, to estimate wildfire effects on aboveground forest woody carbon mass in Washington and Oregon, United States. Observational data, including national forest inventory plot measurements and satellite imagery metrics, were utilized to obtain a control set of unburned plots that are comparable to burned plots in terms of environmental conditions as well as spatial locations. Three matching methods were implemented: propensity score matching (PSM), spatial matching (SM), and distance-adjusted propensity score matching (DAPSM). We investigated if propensity score matching with and without spatial adjustment led to different outcomes in terms of (1) balance in covariate distributions between burned and control plots, (2) mean carbon mass obtained from the selected control plots compared to burned and all unburned plots, and (3) estimates of wildfire effects by burn severity. We found that PSM and SM, which use only the environmental covariate set or the spatial distance for estimating propensity scores, respectively, did not appear to produce a comparable set of control plots in terms of the estimated propensity scores and the outcomes of mean carbon mass. DAPSM was the preferred method both in balancing the observed covariates and in dealing with unobservable confounding variables through spatial adjustment. The average wildfire effects estimated by DAPSM showed clear evidence of redistribution of carbon among aboveground woody pools, from live to dead trees, but the consumption of total woody carbon by wildfire was not substantial. Only moderate burn severity led to significant reduction of total woody carbon mass across Washington and Oregon forests (64% of control plots remained on average). This study provides an applied example of a quasi-experimental approach to quantify the effects of a natural disturbance for which experimental settings are unavailable. The study results suggest that incorporating spatial information in addition to environmental covariates would yield a comparable set of control plots for wildfire effects quantification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».