Simulating dynamic fire regime and vegetation change in a warming Siberia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Climate change is expected to increase fire activity across the circumboreal zone, including central Siberia. However, few studies have quantitatively assessed potential changes in fire regime characteristics, or considered possible spatial variation in the magnitude of change. Moreover, while simulations indicate that changes in climate are likely to drive major shifts in Siberian vegetation, knowledge of future forest dynamics under the joint influence of changes in climate and fire regimes remains largely theoretical. We used the forest landscape model, LANDIS-II, with PnET-Succession and the BFOLDS fire extension to simulate changes in vegetation and fire regime characteristics under four alternative climate scenarios in three 10,000-km2 study landscapes distributed across a large latitudinal gradient in lowland central Siberia. We evaluated vegetation change using the fire life history strategies adopted by forest tree species: fire resisters, fire avoiders, and fire endurers. Results Annual burned area, the number of fires per year, fire size, and fire intensity all increased under climate change. The relative increase in fire activity was greatest in the northernmost study landscape, leading to a reduction in the difference in fire rotation period between study landscapes. Although the number of fires per year increased progressively with the magnitude of climate change, mean fire size peaked under mild or moderate climate warming in each of our study landscapes, suggesting that fuel limitations and past fire perimeters will feed back to reduce individual fire extent under extreme warming, relative to less extreme warming scenarios. In the Southern and Mid-taiga landscapes, we observed a major shift from fire resister-dominated forests to forests dominated by broadleaved deciduous fire endurers (Betula and Populus genera) under moderate and extreme climate warming scenarios, likely associated with the substantial increase in fire activity. These changes were accompanied by a major decrease in average cohort age and total vegetation biomass across the simulation landscapes. Conclusions Our results imply that climate change will greatly increase fire activity and reduce spatial heterogeneity in fire regime characteristics across central Siberia. Potential ecological consequences include a widespread shift toward forests dominated by broadleaved deciduous species that employ a fire endurer strategy to persist in an increasingly fire-prone environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».