Utility of dynamic-landscape metapopulation models for sustainable forest management
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the utility of combining metapopulation models with landscape-level forest-dynamics models to assess the sustainability of forest management practices. We used the Brown Creeper (Certhia americana) in the boreal forests of northern Ontario as a case study. We selected the Brown Creeper as a potential indicator of sustainability because it is relatively common in the region but is dependent on snags and old trees for nesting and foraging; hence, it may be sensitive to timber harvesting. For the modeling we used RAMAS Landscape, a software package that integrates RAMAS GIS, population-modeling software, and LANDIS, forest-dynamics modeling software. Predictions about the future floristic composition and structure of the landscape tinder a variety of management and natural disturbance scenarios were derived using LANDIS. We modeled eight alternative forest management scenarios, ranging in intensity from no timber harvesting and a natural fire regime to intensive timber harvesting with salvage logging after fire. We predicted the response of The Brown Creeper metapopulation over a 160-year period and used future population size and expected minimum population size to compare the sustainability of the various management scenarios. The modeling methods were easy to apply and model predictions were sensitive to the differences among management scenarios, indicating that these methods may be useful for assessing and ranking the sustainability of forest management options. Primary concerns about the method are the practical difficulties associated with incorporating fire stochasticity in prediction uncertainty and the number of model assumptions that must be made and tested with sensitivity analysis. We wrote new software to bell) quantify the contribution of landscape stochasticity to model prediction uncertainty.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».