Oxygen isotope values of charred tree bark as an indicator of forest fire severity
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Notice bibliographique
Résumé
• Charred tree bark is a useful source of information about fire characteristics. • Oxygen isotope signature of charred bark is a linearly related to burn severity. • These δ 18 O values could be used to reconstruct the severity of fire events. • This technique could extend the temporal coverage of fire reconstruction. The objective of this study was to determine if oxygen isotope values of charred tree bark could be used to reconstruct fire severity. The study was completed north of River Valley, Ontario, Canada, where a wildfire burned approximately 2500 hectares of white pine ( Pinus strobus L.) forest in 2018. We established a network of field plots, collected charred bark samples from standing white pine stems, and estimated burn severity based on a standard field assessment protocol known as the Composite Burn Index (CBI). We also analyzed pre- and post-fire Sentinel-2 imagery of the burn area to compute various Normalized Burn Ratio (NBR)-based change detection algorithms, which are known to produce reliable predictions of CBI. We developed simple linear regression models to predict CBI using either the δ 18 O values of charred bark or versions of the NBR. Models developed from the δ 18O values of charred bark revealed a significant negative relationship between CBI and plot-level δ 18 O, with the strongest relationship being with maximum δ 18 O (r 2 = 0.179, RMSE = 0.565). There were significant positive relationships between all NBR indices and CBI, with better fit statistics than the δ 18 O models. The results demonstrate that δ 18 O can be used as a predictor of fire severity; however, the scale of measurement of fire severity is finer (tree-level) than the plot-level CBI and NBR indices. The advantage of using the δ 18 O method is that it can be used to reconstruct fire severity when satellite or field data are unavailable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle