Legacy Effects Following Fire on Surface Energy, Water and Carbon Fluxes in Mature Amazonian Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ongoing deforestation process in Amazonia has led to intensified forest fires in the region, particularly in Brazil, after more than a decade of effective forest conservation policy. This study aims to investigate the recovery of two mature sub‐montane ombrophile Amazonian forests affected by fire in terms of energy, water and carbon fluxes utilizing remote sensing (MODIS) and climate reanalysis data (GLDAS). These two forest plots, mainly composed of Manilkara spp. (Maçaranduba), Protium spp. (Breu) (∼30 m), Bertholletia excelsa (Castanheira) and Dinizia excelsa Ducke (Angelim‐Pedra) (∼50 m), occupy areas of 100.5 and 122.1 km2 and were subject to fire on the same day, on September 12, 2010. The fire significantly increased land surface temperature (0.8°C) and air temperature (1.2°C) in the forests over a 3 years interval. However, the forests showed an ability to recover their original states in terms of coupling between the carbon and water cycles comparing the 3‐year periods before and after the fires. Results from a wavelet analysis showed an intensification in annual and seasonal fluctuations, and in some cases (e.g., daily net radiation and evapotrasnspiration) sub‐annual fluctuation. We interpreted these changes to be consistent with overall intensification of the coupling of energy balance components and drivers imposed by climate and solar cycle seasonality, as well as faster time scale changes, consistent with a shift toward greater forest openness and consequent reduction in the interception of incoming solar radiation by the canopy.
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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 | 0,000 | 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 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 ».