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Enregistrement W4392580754 · doi:10.5194/egusphere-egu24-8691

Development of wind and fire risk indices for climate-mitigation forestry

2024· preprint· en· W4392580754 sur OpenAlexaboutno aff
Els Ribbers, Hanna Lee, Priscilla Mooney, Helene Muri, Lei Cai, Jin‐Soo Kim, Lars Nieradzik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryEnvironmental scienceClimate changeAgroforestryEnvironmental resource managementGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afforestation has long been discussed as a nature-based climate mitigation solution. Although it could be an economic, green, and safe climate mitigation method, several studies suggest the possibility of unforeseen consequences depending on how it is implemented. An important aspect to be taken into account when designing af- and reforestation plans is the risk of damage to the new forest system in the face of climate warming. Recent studies have already shown an increase in both wind and fire damage risks in northern latitudinal forests related to climate warming, with strong winds leading to breakage of individual branches as well as in the knock-over of individual trees or even entire forest areas.However, the forest system is complex, with a high number of feedback loops between different types of damage and between forest structure and ecological parameters. A few examples: Trees that are weakened by damage from pest outbreaks and snowfall are more susceptible to damage from wind and fire; Gaps in the forest that are created by management or damage both increase wind flow due to an eddy effect and create new forest edges with poorly adapted trees, increasing the risk of wind-throw.Due to this complexity, the resilience to damage and therefore ability of forests to mitigate climate on a regional scale are still poorly understood. Understanding this complexity requires model work and extensive literature research, as most studies only focus on a few aspects of the forest system, such as the management type or wind effects. The aim of the study is therefore to develop adequate and future-proof wind- and fire risk indices that boreal forest managers can use to improve management strategies to make climate-mitigation forests more effective, resilient and damage resistant.To do this, output from the Weather Research and Forecasting (WRF) model is used in combination with data on damage, forest management and forest structure to shed some light on possible feedbacks between forest systems and climate on a small-scale basis, in this case 3kmx3km. This information is then used to expand the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) to include ecological, management-related and forest structural parameters. As the structure of the existing FWI is climate-based, the wind risk index will be based on the developed fire risk index.Our preliminary results show that wind damage was most common and extensive in the south-western coastal area of Norway over the last two decades. In contrast, fire damage was most prevalent in the south, with increased damage extent in the south-west of the country. Furthermore, the FWI shows that under an afforestation scenario in Norway, the mountainous region will have the highest frequency of days with medium to high danger of forest fires under climate warming. In this presentation we will discuss these preliminary results, as well as the methodology we will be using to develop the risk indices. Policymakers and forest owners alike will be able to use the risk indices to make the climate-mitigation forests more resilient against damage in a warming climate.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,552

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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