Evaluating the Impact of Grazing Cessation and Reintroduction in Mixed Prairie Using Raster Time Series Analysis of Landsat Data
Notice bibliographique
Résumé
Great efforts have been made to manage and restore native prairies to protect native species, enrich biodiversity, protect ecological resilience, and maintain ecosystem services. Much of this has been focused on preventing degradation from overgrazing and crop conversion. Understanding the consequences of management polices is important to identify best practices. Previous research has compared restoration outcomes from variable intensity grazing, prescribed fire, and grazing removal. However, few studies have explored the optimal durations of management practices and variation in restoration outcomes among vegetation communities. This study evaluates whether the impact of grazing cessation and reintroduction varies among native vegetation communities and measures the effective time periods of grazing cessation and reintroduction. Restoration outcomes were evaluated using four biophysical indicators (fresh biomass, soil organic matter, green cover, and litter cover) and two vegetation indices (normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference water index (NDWI)) measured from Landsat images using seasonal Kalman filter and raster time series analysis. The results show that: (i) Grazing cessation increased soil organic matter and green cover while decreasing fresh biomass compared to moderate grazing management, while grazing reintroduction influences those indicators in an opposite direction; (ii) The effective time period for prairie conservation is about 11–14 years and varies among vegetation communities and biophysical indicators; (iii) The effective intensity of grazing cessation is highest in valley grassland, moderate in upland grassland, and mildest in sloped grassland; (iv) Grazing reintroduction returned the three native vegetation communities to the initial condition (i.e., the stage in 1985 before large grazers were removed), with less time than the time consumed for grazing cessation to restore the prairie ecosystem to the maximum changes; (v) Grazing reintroduction effectively influences upland and valley grasslands for 7 to 9 years, varying from different indicators, while it continuously affected sloped grassland with no clear time lag; (vi) The intensity of grazing reintroduction was strongest in sloped grassland, moderate in upland grassland, and mildest in valley grassland. The results of this study suggest expected time periods for prairie management methods to achieve results.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».