Forest Fire History in Amazonia Inferred From Intensive Soil Charcoal Sampling and Radiocarbon Dating
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Fire has a historical role in tropical forests related to past climate and ancient land use spanning the Holocene; however, it is unclear from charcoal records how fire varied at different spatiotemporal scales and what sampling strategies are required to determine fire history and their effects. We evaluated fire variation in structurally intact, terra-firme Amazon forests, by intensive soil charcoal sampling from three replicate soil pits in sites in Guyana and northern and southern Peru. We used radiocarbon ( 14 C) measurement to assess (1) locally, how the timing of fires represented in our sample varied across the surface of forest plots and with soil depth, (2) basin-wide, how the age of fires varies across climate and environmental gradients, and (3) how many samples are appropriate when applying the 14 C approach to assess the date of last fire. Considering all 14 C dates ( n = 33), the most recent fires occurred at a similar time at each of the three sites (median ages: 728–851 cal years BP), indicating that in terms of fire disturbance at least, these forests could be considered old-growth. The number of unique fire events ranged from 1 to 4 per pit and from 4 to 6 per site. Based upon our sampling strategy, the N-Peru site—with the highest annual precipitation—had the most fire events. Median fire return intervals varied from 455 to 2,950 cal years BP among sites. Based on available dates, at least three samples (1 from the top of each of 3 pits) are required for the sampling to have a reasonable likelihood of capturing the most recent fire for forests with no history of a recent fire. The maximum fire return interval for two sites was shorter than the time since the last fire, suggesting that over the past ∼800 years these forests have undergone a longer fire-free period than the past 2,000–3,500 years. Our analysis from terra-firme forest soils helps to improve understanding of changes in fire regime, information necessary to evaluate post-fire legacies on modern vegetation and soil and to calibrate models to predict forest response to fire under climate change.
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 découle