Reexamining forest disturbance thresholds for managing cumulative hydrological impacts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest disturbance thresholds, defined as those at or above which significant hydrological impacts are caused, are important guides to support forest and watershed management decisions for protecting hydrological functions and minimizing negative environmental impacts. Our literature review suggests that despite their significance, the research on this topic is surprisingly limited (<20 publications), where the paired watershed experiments (PWEs) primarily designed for detecting hydrological responses to forest cover change at the small watersheds were used to derive the thresholds. However, the widely used thresholds (e.g., 20%) based on the PWEs were identified from visual interpretation rather than determined from hydrological response curves, suffering from methodological shortcomings, and thus, may lack reliability. To advance this topic, we provided a robust technique (the modified double mass curve, MDMC) for quantitatively determining forest disturbance thresholds on annual mean flow as it allows the development of a hydrological response curve between cumulative hydrological effects and forest disturbance over time at the watershed scale. We applied this robust technique in eight large watersheds in British Columbia, Canada, and found that the forest disturbance thresholds ranged from 12 to 25%. We highly recommend that the widely used forest disturbance thresholds must be reexamined, and more studies are needed with rigorous methods and in consideration of other hydrological variables in forested watersheds.
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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 | 0,001 |
| 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 ».