Long-term expansion of satellite-measured beaver pond area after boreal forest fire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The engineering activities of beavers have a major influence on hydrology, vegetation, and biodiversity. The availability of preferred broadleaf vegetation forage is an important factor facilitating beaver colonization, and its subsequent depletion may result in the abandonment of beaver ponds. Previous studies have suggested that wildfires can lead to long-term increases in beaver populations by promoting the growth of early successional broadleaf vegetation. However, spatially explicit analyses demonstrating this relationship in the wildfire-modified boreal forest zone are lacking. In this study, we used Landsat satellite data for measuring changes in the extent of beaver ponds to provide an indicator of shifts in beaver activity and populations after fire. A sub-pixel mapping method was used to track annual surface water area in 3597 beaver pond complexes from 1985–2021 within a 4546 km 2 region of northwestern Ontario, Canada where wildfires burned 938 km 2 since 1985. We found that the surface water in 1390 beaver complexes adjacent to burns initially decreased after fire but then began to recover after 4 years. After 12 years, fire-impacted beaver ponds exceeded the area that would be expected based on changes in 2207 unimpacted beaver ponds that served as a control. Impacted ponds continued to expand and 34 years after fire had an extent that was 140% larger than control ponds. Annual land cover maps and forest inventory plots indicated that the cover of broadleaf shrub and tree forage adjacent to these expanding ponds was elevated above pre-fire levels for at least three decades following fire, while the cover of non-preferred needleleaf trees was substantially reduced. A similar, post-fire beaver pond expansion can be observed at other locations across Canada where broadleaf tree regeneration is present.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».