Long-Term Impacts of Forest Management Practices under Climate Change on Structure, Composition, and Fragmentation of the Canadian Boreal Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Forest harvesting and fire are major disturbances in boreal forests. Forest harvesting has modified stand successional pathways, which has led to compositional changes from the original conifer-dominated forests to predominantly mixed and hardwood forests. Boreal fire regimes are expected to change with future climate change. Using the LANDIS-II spatially explicit landscape model, we evaluated the effects of forest management scenarios and projected fire regimes under climate change in northeastern Canadian boreal forests, and we determined the subsequent alteration in stand- and landscape-level composition, succession, and spatial configuration of boreal forests. We observed that, in contrast to successional pathways that followed fire, successional pathways that followed forest harvesting favored mixed forests with a prevalence of shade-intolerant hardwoods for up to 300 y after harvesting. This trend was exacerbated under climate change scenarios where forests became dominated by hardwood species, particularly in ecoregions where these species were found currently in low abundance. Our results highlight the failure of existing forest management regimes to emulate the effects of natural disturbance regimes on boreal forest composition and configuration. This illustrates the risks to maintaining ecosystem goods and services over the long term and the exacerbation of this trend in the context of future climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».