The Boreal Forest of Interior Alaska: Patterns, Scales, and Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
According to a variety of field observations, most forest types of the boreal forest in Interior Alaska can be found at unique elevation ranges and topographic slopes and aspects.My analysis of spatial interactions among fire, vegetation type, and topography at 1km resolution suggests that these spatial patterns are still represented at this scale.In order to understand drivers of vegetation type distribution and change, a hierarchical logistic regression model was developed.The model indicates that the distinction between tundra versus forest is driven by elevation, precipitation, and south to north aspect.The separation between deciduous forest versus spruce forest is driven by fire interval and elevation.The identification of black versus white spruce uses fire interval and elevation as the main drivers.The model was validated in Interior Alaska and Northwest Canada where it could predict vegetation with good accuracy.The logistic regression model could also be used to distinguish bog vegetation from all other vegetation types and improved in predictive ability when actual fire history was included in model development.The model was then used to identify vegetation response to environmental change by imposing changes in temperature, precipitation, and fire interval.Black spruce remains the dominant vegetation type under all scenarios expanding most under warming coupled with increasing fire interval.White spruce is clearly limited by moisture once average growing season temperatures exceed 2°C.Deciduous forests expand their range the most when decreasing fire interval, warming, and increasing precipitation are combined.Tundra is replaced by forest under warming but expands under precipitation iiiTable of Contents Chapter 1 -Introduction to the Boreal Forest 1.1 References Chapter 2 -Fire and Vegetation Patterns 2.1 Abstract 2.2 Introduction 2.3 Methods 2.4 Results 2.4.1 Interior Alaskan Topography 2.4.2Vegetation Distribution in Interior Alaska 2.4.3Fire Distribution in Interior Alaska 2.4.3.1 Fire versus Elevation 2.4.3.2Fire versus Aspect 2.4.3.3Fire versus Slope 2.4.3.4Combined Topography Classes 2.4.4Fire History versus Vegetation Type 2.4.4.1 Flammability of Vegetation Types iv 2.4.4.2 Succession after Fire 2.5 Discussion 2.6 Conclusions 2.7 References Chapter 3 -A hierarchical logistic regression model for vegetation type prediction 3.1 Abstract 3.2 3.6 References v Chapter 4 -Response of the four major vegetation types to changes in climate and fire interval 4.1 Abstract 4.2 Introduction 4.3 Methods 4.4 Results: Response to Climate Change Simulations 4.4.1.Temperature Change 4.4.2Precipitation Change 4.4.3Simultaneous Temperature and Precipitation Change 4.4.4Changes in Fire Interval 4.4.5 Simultaneous Fire Interval Change and Warming 4.4.6 Simultaneous Fire Interval and Precipitation Changes 4.4.7 Areas sensitive to change on the landscape scale 4.4.8Hadley climate prediction for 2100 4.5 Discussion 4.6 References Chapter 5 -Land cover estimates in Interior Alaska across classifications and resolutions vi 5.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».