Assessing stream temperature response and recovery for different harvesting systems in northern hardwood forests using 40 years of spot measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stream temperature is a critical control on aquatic habitat and a key forest management concern in many jurisdictions. Most research on stream temperature response to forest harvesting is from coniferous forests in rain‐dominated watersheds and focused on the first few years following harvesting. In contrast, we know less about the harvesting impacts on stream temperature for silviculture approaches typically used in northern hardwood forests that are influenced by snow. We addressed this knowledge gap by using four decades (1980 to 2020) of spot water temperature measurements recorded at three treatment and two reference catchments (areas 4.5 to 69 ha) as part of a long‐term water quality monitoring programme at the Turkey Lakes Watershed study near the eastern shores of Lake Superior. We were able to control for diel and seasonal biases in the spot temperature measurements and found that clearcut harvesting showed a summer temperature increase that persisted for 5 to 7 years after harvesting. Shelterwood and selection harvest did not exhibit a detectable change in stream temperature. These responses are consistent with observed changes in forest canopy through time and between harvesting approaches. In addition, the stream temperature responses were likely muted due to the streams being short and characterized by intermittent flow conditions, as well as the potential moderating influence of increased subsurface runoff following harvesting. Our results highlight how insights can be extracted from routine water quality programmes that were hitherto unrecognized.
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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 | 0,001 | 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 ».