Post-fire vegetation regeneration during abnormally dry years following severe montane fire: Southern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Fire regimes across montane regions of western Canada are changing resulting in longer fire seasons, higher intensity fires, and shortening fire return intervals. The implications of high severity fire and warmer, drier early post-fire conditions on herbaceous understory vegetation regeneration and seedling recruitment in the southern Canadian Rockies are not well known. The overall objective of this study is to quantify trajectories of vegetation recovery (species, structural characteristics, and biomass) during early years of abnormally warm, dry conditions following a high severity fire in two moisture endmember sites Waterton Lakes National Park, Alberta, Canada. Here, we compare the within and between year spatial and temporal variability of vegetation growth and species density and how these change over time and across the broader area as an indicator of ecosystem resilience within these endmember sites. Moderate to extreme drought occurred during the years following fire at Waterton, where 2021 was ranked as the 2nd driest year in 26 years. Despite this, the moist site was characterised by greater herbaceous vegetation recovery with few lodgepole pine seedlings (average biomass = 335 g m −2 ), while a drier site had greater seedling recruitment over a period of 5 years. Variations in site environmental conditions were more impactful than differences between years (drought) on post-fire vegetation recovery. Use of remotely piloted aircraft system (RPAS) remotely sensed data provided an effective means for quantifying variability in regenerating vegetation height (structure from motion), cover (green chromatic coordinate), and biomass when compared at plot level (R 2 = 0.53, 0.53, and 0.30 respectively) using optical photogrammetric methods. The research presented has implications for forest and fuel management in Canada as national parks and forest agencies consider historic use of heterogeneous species patches. High density of lodgepole pine seedling recruitment in mineral soils and under very dry conditions indicate resilience to drought. This will require continued and expanded monitoring as other tree species recruits populate the post-fire environment. • Moist riparian montane valley has greater early post-fire biodiversity than drier areas. • Multi-year drought during early post-fire period results in seedling mortality, reduced biomass. • Site characteristics were more important for vegetation regeneration than climate variability. • Photogrammetry from remotely piloted aircraft systems can be used to monitor post-fire vegetation structure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».