Do Small Forest Gaps Collect Snow That Prevents Tree Gap Dynamics in Western North American High Latitude Conifer Forests?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Question What are the reasons that tree gap dynamics are little found in conifer boreal and subalpine forests in upland small forest gaps (1 to 1.5 gap diameter/tree heights (D/H))? Location: High latitude conifer forests in western Canada. Methods We use a sample of 480 from 2103 small gaps created 40 years ago for forest water management to increase snow and delay melt to assess if tree gap regeneration occurs. We then used two published studies: a ray‐trace model of solar irradiance into gaps (Musselman et al. 2015) and a Gap Radiation Model (GaRM) (Seyednasrollah and Kumar 2014) to explain the net short and long wave radiation and snow accumulation and melting in small forest gaps, in large forest clearings, and in closed canopy forests. Results/Discussion We find that tree regeneration is rare in high latitude conifer forests because small gaps (1–1.5 diameter gap/tree height) accumulate deep snow that persists into spring and prevents regeneration of trees. Besides the shorter growing season, the cause may be several species of parasitic snow fungi since seed sources are nearby, adjacent conifer trees do not reach into gaps, and the forest floor is not the best for tree regeneration. Finally, the short return time of large lightning‐caused crown fires sets the existence time of these small gaps. Conclusion Low net short wave radiation in gaps at latitudes greater than ~40° North leads to deep accumulation and slow melt in the spring of snow in these small gaps compared to closed canopy conifer forests or larger clearings. The result is little or no tree regeneration and thus little or no tree gap dynamics.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».