The Role of Fire on Water and Carbon Cycling Across Two Contrasting Terra Firme Amazonian Forests
Notice bibliographique
Résumé
Recently intensified forest fires in the Amazon region have led to large-scale forest losses, particularly in Brazil, after more than a decade of effective forest conservation policy. Analysis of the time course of fire impacts on water and carbon cycling is required for accurate measurement of changes in the forest-atmosphere interactions. Moreover, measurements must also account for natural variations associated with vegetation phenology, and generally direct and indirect effects of environmental changes at annual, seasonal and sub-annual time scales. Here, we study the recovery of two contrasting terra firme forests affected by fire in eastern (sub-montane ombrophile forests) and western (bamboo dominated forests) Amazonia in terms of water and carbon fluxes utilizing remote sensing (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS) and climate reanalysis data (Global Land Data Assimilation System, GLDAS). Our results showed that fires significantly increased land surface temperature and air temperature in the forests over different time scales. However, the forests showed an ability to recover their original states in terms of coupling between the carbon and water cycles based on the comparison of the periods before and after the fires. Results from a wavelet analysis showed an intensification in annual and seasonal fluctuations, and in some cases (e.g., evapotranspiration) sub-annual fluctuations. Understanding the mechanisms controlling the forest-atmosphere interactions are essential for assessing how forest fires will influence the exchanges of water and carbon in the future. Improving data and theory about the impacts of fire and other disturbances on the energy balance is essential to improve earth systems models for forecasting the role of tropical forest fires in climate change. Within this context, our approach and, consequently, the results obtained here will help improve the understanding of how fires in terra firme Amazonian forests impact land-atmosphere coupling at different spatial and temporal scales.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».