Synthesizing Spectral and Field Observations of Post-fire Conifer Recovery in Dry Conifer Forests
Notice bibliographique
Résumé
The coniferous forests of the Western Cordillera are particularly affected by recent increases in wildfire extent and severity. After fire, conifer establishment and growth rates are influenced by a wide range of ecological drivers. Understanding the relative influence of ecological drivers on conifer recovery is crucial when modeling landscape dynamics. Past research has examined a wide variety of ecological drivers; however, syntheses of these drivers are rare. This systematic review focuses on forest recovery pathways, which have distinct variability in spatial and temporal measures of conifer establishment and growth. From studies examined, we extracted whether the study identified a recovery pathway and whether field or satellite spectral methods were used. Spectral methods were the most common method to determine the 84 extracted pathways. Among pathways identified, conifer self-replacement was the most common, but the second most common was state change, wherein the forest transitions in landcover type. We also investigated how recovery varied relative to different ecological drivers. Among the > 1000 drivers considered, pre-fire composition and post-fire moisture had consistent positive associations with all recovery metrics, while the association with other drivers varied by metric (stem density versus composition) and/or method (field versus spectral). Our review outlines key gaps for future research, including (1) the accuracy of spectral monitoring to capture structural growth trends, such as stem densities over time, and (2) how the effects of ecological drivers vary across scales, such as post-fire shrub cover at local versus landscape levels. Overall, fusing spectral and field data across spatiotemporal scales improves our understanding of post-wildfire recovery and dynamics, as well as our ability to anticipate the impacts of changing climate and wildfire conditions on recovering forests. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10021-025-01029-9.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».