Positive effects of projected climate change on post-disturbance forest regrowth rates in northeastern North American boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest anthropogenic and natural stand-replacing disturbances are increasing worldwide due to global change. Many uncertainties regarding the regeneration and growth of these young forests remain within the context of changing climate. In this study, we investigate the effects of climate, tree species composition, and other landscape-scale environmental variables upon boreal forest regrowth following clearcut logging in eastern Canada. Our main objective was to predict the effects of future climate changes upon post-logging forest height regrowth at a subcontinental scale using high spatial resolution remote sensing data. We modeled forest canopy height (estimated from airborne laser scanning [LiDAR] data over 20 m resolution virtual plots) as a function of time elapsed since the last clearcut along with climate (i.e. temperature and moisture), tree species composition, and other environmental variables (e.g. topography and soil hydrology). Once trained and validated with ∼240 000 plots, the model that was developed in this study was used to predict potential post-logging canopy height regrowth at 20 m resolution across a 240 000 km 2 area following scenarios depicting a range of projected changes in temperature and moisture across the region for 2041–2070. Our results predict an overall beneficial, but limited effect of projected climate changes upon forest regrowth rates in our study area. Stimulatory effects of projected climate change were more pronounced for conifer forests, with growth rates increasing between +5% and +50% over the study area, while mixed and broadleaved forests recorded changes that mostly ranged from −5% to +35%. Predicted increased regrowth rates were mainly associated with increased temperature, while changes in climate moisture had a minor effect. We conclude that such growth gains could partially compensate for the inevitable increase in natural disturbances but should not allow any increase in harvested volumes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».