Landscape-Scale Forest Reorganization Following Insect Invasion and Harvest Under Future Climate Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Emerald ash borer (EAB; Agrilus planipennis Farimaire) has been found in 35 US states and five Canadian provinces. This invasive beetle is causing widespread mortality to ash trees ( Fraxinus spp.), which are an important timber product and ornamental tree, as well as a cultural resource for some Tribes. The damage will likely continue despite efforts to impede its spread. Further, widespread and rapid ash mortality as a result of EAB is expected to alter forest composition and structure, especially when coupled with the regional effects of climate change in post-ash forests. Thus, we forecasted the long-term effects of EAB-induced ash mortality and preemptive ash harvest (a forest management mitigation strategy) on forested land across a 2-million-hectare region in northern Wisconsin. We used a spatially explicit and spatially interactive forest simulation model, LANDIS-II, to estimate future species dominance and biodiversity assuming continued widespread ash mortality. We ran forest disturbance and succession simulations under historic climate conditions and three downscaled CMIP5 climate change projections representing the upper bound of expected changes in precipitation and temperature. Our results suggest that although ash loss from EAB or harvest resulted in altered biodiversity patterns in some stands, climate change will be the major driver of changes in biodiversity by the end of century, causing increases in the dominance of southern species and homogenization of species composition across the landscape.
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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) | 0,001 | 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 ».