Climate, topography, or fuels? Top‐down versus bottom‐up controls on fire refugia across British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surviving pockets of vegetation within fire perimeters, termed fire refugia, are an important component of ecological recovery following disturbance. Understanding the relative influence of the drivers of fire refugia throughout diverse landscapes and climate conditions can help identify areas that are conducive to their formation. We investigated the role of various top‐down (climate) and bottom‐up (fuels, physical setting) controls on fire refugia creation throughout 21 unique fire regime units in the forests of British Columbia, Canada, over a 20‐year (2000–2019) period. Boosted regression tree models were used to determine the relative influence of each of these controls and their associated variables on fire refugia, as well as to create predictive maps of fire refugia probabilities over a range of annual climate conditions. We found that the bottom‐up controls, particularly variables relating to physical setting, generally held the greatest influence on fire refugia creation, though those relating to fuels were of higher importance in the more disturbance‐prone forests of the boreal and central interior regions. These bottom‐up controls, however, can be overwhelmed by extreme climate conditions, which have variable effects on refugia depending on the region. There was an overall positive correspondence between locations of persistent (long‐term) fire refugia and mapped old‐growth, suggesting that strong, static terrain features may shelter some forests over the course of multiple fire events, allowing for the development of old‐growth stands. We concluded that, while strong topographic features confer the strongest measure of protection in some regions of the province, there are many areas in which fuel mitigation tactics (e.g., fuel thinning, prescribed and cultural burning) may be particularly useful for protecting areas of high human or ecological value in the face of increasingly extreme climate conditions. Although our maps can help predict where and when fire refugia may form under provided climatic and environmental conditions, they do not reflect real‐time conditions and are therefore not intended for risk assessment or for operational management.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,014 | 0,001 |
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 ».