Forestry impacts on stream flows and temperatures: A quantitative synthesis of paired catchment studies across the Pacific salmon range
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forestry is pervasive across temperate North America and may influence aquatic environmental conditions such as flows and temperatures, as well as important species such as Pacific salmon ( Oncorhynchus spp.). While there have been many large‐scale forestry experiments using paired catchment designs, these studies have yet to be quantitatively synthesized. Thus, it remains unclear whether forestry impacts are consistent, context‐dependent or unpredictable. This study aims to quantitatively synthesize forestry impacts on streamflow and temperature, through a systematic review and synthesis of paired catchment studies across the range of Pacific salmon. Specifically, we investigated whether generalizable relationships exist between forestry intensity (percent watershed harvested) and impacts to streamflow and temperature. We also examined whether watershed features (climate, hydrology and lithology) and harvest method mediated forestry impacts. We extracted information from 35 unique paired‐catchments from California to Alaska. Forestry had strong impacts on peak and low flows and maximum summer water temperatures, but responses were quite variable. Across all catchments, forestry elevated peak flows ~20% ( n = 31 catchments), reduced low flows ~25% ( n = 13 catchments) and increased maximum summer temperatures ~15% ( n = 35 catchments) on average. However, these impacts were variable and were not predictable based on forestry intensity, thus broader stressor–response relationships were not supported. Forestry impacts on peak flows and maximum summer temperatures varied spatially. Peak flow impacts increased with northward latitude and temperature impacts decreased with eastward longitude. However, the magnitude of impacts were unrelated to other watershed attributes, which included climate (precipitation and aridity), rain versus snow hydrology, elevation and bedrock lithology. Harvest method and riparian buffer presence also had no detected effects on forestry impacts across studies and statistical models explained a low proportion of variation overall. Collectively, our results indicate that forestry can have substantial impacts on key environmental conditions; however, the magnitude of impact was variable and could not be clearly linked to easily measured watershed characteristics. This implies that forestry impacts may not be broadly predictable. Probabilistic risk models based on distributions of potential impacts may therefore be more useful for watershed management in data‐poor situations.
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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 | 0,025 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».