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Enregistrement W4377192644 · doi:10.1186/s42408-023-00188-1

Simulating dynamic fire regime and vegetation change in a warming Siberia

2023· article· en· W4377192644 sur OpenAlex
Neil G. Williams, Melissa S. Lucash, M. Ouellette, Thomas Brussel, Eric J. Gustafson, Shelby A. Weiss, Brian R. Sturtevant, Dmitry Schepaschenko, А. Shvidenko

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFire Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensOntario Forest Research Institute
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeVegetation (pathology)Environmental scienceFire regimeTaigaPhysical geographyGlobal warmingBorealGlobal changeClimatologyEcologyGeographyEcosystemForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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-km 2 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle