Natural disturbance regimes for implementation of ecological forestry: a review and case study from Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Ecological forestry is based on the idea that forest patterns and processes are more likely to persist if harvest strategies produce stand structures, return intervals, and severities similar to those from natural disturbances. Taylor et al. (2020) reviewed forest natural disturbance regimes in Nova Scotia, Canada, to support implementation of ecological forestry. In this follow-up paper, we (i) review the use of natural disturbance regimes to determine target harvest rotations, age structures, and residual stand structures; and (ii) describe a novel approach for use of natural disturbance regimes in ecological forestry developed for Nova Scotia. Most examples of ecological forestry consider only the local, dominant disturbance agent, such as fire in boreal regions. Our approach included: (i) using current ecological land classification to map potential natural vegetation (PNV) community types; (ii) determining cumulative natural disturbance effects of all major disturbances, in our case fire, hurricanes, windstorm, and insect outbreaks for each PNV; and (iii) using natural disturbance regime parameters to derive guidelines for ecological forestry for each PNV. We analyzed disturbance occurrence and return intervals based on low, moderate, and high severity classes (<30, 30–60, and >60% of biomass of living trees killed, respectively), which were used to determine mean annual disturbance rates by severity class. Return intervals were used to infer target stand age-class distributions for high, moderate, and low severity disturbances for each PNV. The range of variation in rates of high severity disturbances among PNVs was from 0.28%·year –1 in Tolerant Hardwood to 2.1%·year –1 in the Highland Fir PNV, equating to return intervals of 357 years in Tolerant Hardwood to 48 years in Highland Fir PNVs. As an example, this return interval for the Tolerant Hardwood PNV resulted in target rotation lengths of 200 years for 35% of the PNV area, 500 years for 40%, and 1000 years for 25%. The proposed approach of determining natural disturbance regimes for PNV communities and calculating target disturbance rates and corresponding harvest rotation lengths or entry times appears to be a feasible method to guide ecological forestry in any region with a strong ecological land classification system and multiple disturbance agents.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».