Short‐ and long‐term wildfire threat when adapting infrastructure for wildlife conservation in the boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Managers designing infrastructure in fire-prone wildland areas require assessments of wildfire threat to quantify uncertainty due to future vegetation and climatic conditions. In this study, we combine wildfire simulation and forest landscape composition modeling to identify areas that would be highly susceptible to wildfire around a proposed conservation corridor in Québec, Canada. In this measure, managers have proposed raising the conductors of a new 735-kV hydroelectric powerline above the forest canopy within a wildlife connectivity corridor to mitigate the impacts to threatened boreal woodland caribou (Rangifer tarandus). Retention of coniferous vegetation, however, can increase the likelihood of an intense wildfire damaging powerline infrastructure. To assess the likelihood of high-intensity wildfires for the next 100 years, we evaluated three time periods (2020, 2070, 2120), three climate scenarios (observed, RCP 4.5, RCP 8.5), and four vegetation projections (static, no harvest, extensive harvesting, harvesting excluded in protected areas). Under present-day conditions, we found a lower probability of high-intensity wildfire within the corridor than in other parts of the study area, due to the protective influence of a nearby, poorly regenerated burned area. Wildfire probability will increase into the future, with strong, weather-induced inflation in the number of annual ignitions and wildfire spread potential. However, a conversion to less-flammable vegetation triggered by interactions between climate change and disturbance may attenuate this trend. By addressing the range of uncertainty of future conditions, we present a robust strategy to assist in decision-making about long-term risk management for both the proposed conservation measure and the powerline.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».