Data from: Incorporating uncertainty into forest management planning: timber harvest, wildfire and climate change in the boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to ensure the sustainability of their forests, boreal forest managers often use forest planning models to make future projections of timber supply and other key services, such as habitat for wildlife. Projecting the fate of these services has proven to be challenging, however, as major uncertainties exist regarding the principal drivers of boreal ecosystem dynamics, including the future spatial and temporal distribution of wildfire and timber harvesting. Existing forest planning models are not well suited to dealing with this uncertainty because they produce deterministic projections based on central tendencies of these drivers. Here we present a new approach for incorporating uncertainty into forest management planning, which we demonstrate using two landscapes in the Canadian boreal forest. Our approach takes the assumptions contained within the latest forest management plans for each of these landscapes, including parameterizations of their deterministic forest planning models, and converts these assumptions into equivalent parameterizations of a stochastic, spatially-explicit state-and-transition simulation model (STSM). We then use Monte Carlo simulations with the STSM to “stress-test” the forest management plan with respect to a range of possible future uncertainties, including uncertainties in future levels and patterns of wildfire and timber harvest, along with the possible changes in wildfire that might result from future climate change. Our analysis demonstrates the importance of incorporating stochastic variability into projections of future ecosystem condition. The STSM projections that acknowledged variability in wildfire and timber harvest differed from the deterministic forest planning model projections that were based solely on mean values. Our analysis also suggests that there is an increased risk of shortfalls in timber harvest, for both boreal landscapes, associated with future projections for changes in wildfire due to climate change, and that management strategies aimed at reducing the future level of timber harvest offer an opportunity to mitigate these risks. We believe our approach provides a new risk-based framework for incorporating uncertainty into forest management, including the effects 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».