Forest harvesting and hydrology in boreal Forests: Under an increased and cumulative disturbance context
Notice bibliographique
Résumé
Boreal forests cover about one-third of the global forested area and are under rapid alteration due to increased natural and human-induced forest disturbance, which have important impacts on forest carbon cycling, hydrology, biodiversity, and many other ecological characteristics, processes, and functions. In this review, we focus on how forest harvesting affects hydrological processes in boreal forests within the context of increased and cumulative forest disturbance across various spatial scales. At the stand level, harvesting affects snow processes (i.e., snow interception, snow water equivalent, ablation, and snowmelt), decreases evapotranspiration (ET) and water use efficiency (WUE), and has negative impacts on soil dynamics (i.e., infiltration and soil moisture). These hydrological changes at the stand level can be counteractive or additive, cumulatively leading to more varied effects at larger spatial scales. In small watersheds, spring freshets (or high flows) are consistently increased following harvesting, while annual streamflow is often increased but some contradictory results are found in Siberia, Russia. These varied responses are likely dependent upon differences in energy budgets, climate, post-disturbance vegetation trajectories, and their dynamic interactions over space and time. For larger watersheds and regions, cumulative forest disturbance interacts with climate, leading to more complicated and varied hydrological responses. Forest management implications and future research topics are also suggested.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».