Snow refugia: Managing temperate forest canopies to maintain winter conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is reducing snowpack across temperate regions with negative consequences for human and natural systems. Because forest canopies create microclimates that preserve snowpack, managing forests to support snow refugia—defined here as areas that remain relatively buffered from contemporary climate change over time that sustain snow quality, quantity, and/or timing appropriate to the landscape—could reduce climate change impacts on snow cover, sustaining the benefits of snow. We review the current understanding of how forest canopies affect snow, finding that while closed‐conifer forests and snow interactions have been extensively studied in western North America, there are knowledge gaps for deciduous and mixed forests with dormant season leaf loss. We propose that there is an optimal, intermediate zone along a gradient of dormant season canopy cover (DSCC; the proportion of the ground area covered by the canopy during the dormant season), where peak snowpack depth and the potential for snow refugia will be greatest because the canopy‐mediated effects of snowpack sheltering (which can preserve snowpack) outweigh those of snowfall interception (which can limit snowpack). As an initial test of our hypothesis, we leveraged snowpack measurements in the northeastern United States spanning the DSCC gradient (low, <25% DSCC; medium, 25%–50% DSCC; and high, >50% DSCC), including from 2 sites in Old Town, Maine; 12 sites in Acadia National Park, Maine; and 30 sites in the northern White Mountains of New Hampshire. Medium DSCC forests (typically mature mixed coniferous–deciduous forests) exhibited the deepest peak snowpacks, likely due to reduced snowfall interception compared to high DSCC forests and reduced snowpack loss compared to low DSCC forests. Many snow accumulation or snowpack studies focus on the contrast between coniferous and open sites, but our results indicate a need for enhanced focus on mixed canopy sites that could serve as snow refugia. Measurements of snowpack depth and timing across a wider range of forest canopies would advance understanding of canopy–snow interactions, expand the monitoring of changing winters, and support management of forests and snow‐dependent species in the face of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,007 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».