A global synthesis on the effects of thinning on hydrological processes: Implications for forest management
Notice bibliographique
Résumé
Forest thinning can significantly affect hydrological processes. However, these effects largely vary with forest types, climate, thinning intensity, and hydrological variables of interest. Understanding these effects and their variations can significantly support thinning treatments' design and selection to ensure desired hydrological benefits. In this global-level review paper, we report the first comprehensive meta-analysis on the effects of thinning on major hydrological processes with an emphasis on rainfall partitioning, soil moisture and evapotranspiration processes. The synthesized and reviewed studies encompass different biophysical conditions (climate and forest ecosystems), silvicultural systems, and time scales (from weeks to decades) across continents. The results showed a significant increase in net precipitation, soil moisture and tree-level water use after thinning (the effect sizes are 1.19, 1.14 and 1.56 relative to the value of the control, respectively), while decreases in stemflow and transpiration (the effect sizes of 0.42 and 0.6 relative to the value of the control, respectively). Thinning intensity of about 50% of the stand density is determined as the threshold at or over which hydrological processes are significantly affected. The duration of thinning effect can be set between 2.6 and 4.3 (throughfall) and 3.1–8.6 years (soil moisture and transpiration), asking for repeated thinning in order to effectively sustain these effects. These global averages can serve as benchmarks for assessment and comparisons, but the effects of thinning depend on local biophysical conditions and thinning treatments. The literature review on the rest of the studied hydrological variables suggests that thinning generally enhance runoff to increase water yield and groundwater recharge. Thinning can also have a positive or limited role in water use efficiency (WUE), but it mitigates the effects of drought through increasing WUE. Moderate adverse effects on water quality can be prevented by adequate forest managements to prevent soil degradation. Nevertheless, more researches at relatively less studied regions are needed to support a more robust analysis of these reviewed hydrological variables. The management implications of the synthesized and reviewed results are suggested and discussed within the context of climate change.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».