An integrated model of stand dynamics, soil carbon and fire regime : pplications to boreal ecosystem response to climate change
Bibliographic record
Abstract
Les forêts d'épinettes noires (Picea mariana (Mill.) BSP) contiennent de grandes quantités de carbone stockées dans la biomasse vivante et dans le sol. Les feux de forêt et leur régime (ex. l’intervalle de retour de feu, l’intensité, la saisonnalité et la sévérité) jouent un rôle central dans le stockage et le flux du carbone, en modifiant la distribution et le transfert de carbone. Il y a peu de doute dans la communauté scientifique que le changement climatique provoquera des modifications dans les variables temporelles et spatiales qui contrôlent la fréquence et la sévérité des feux. Un modèle démographique structuré par classes de diamètre a été développé pour simuler le stockage du carbone sous divers régimes de feu. Cette approche intègre l’effet de l’intensité du feu et les mesures de la structure du peuplement sur la sévérité mesurée par la proportion de la mortalité des arbres. Le modèle permet aussi de quantifier et de cartographier les estimations régionales du carbone actuelles et futures pour le domaine bioclimatique de la pessière à mousses du nord du Québec. Les résultats de simulations suggèrent que la sévérité du feu augmente avec l’intensité initiale du feu. La variation de la structure du peuplement est l'un des facteurs qui explique la variation observée dans la sévérité du feu des régions boréales. Nous avons simulé les stocks et fluctuations de carbone sous sept niveaux d’intervalle de retour de feu et deux saisons de feu. Nous avons testé pour un effet de ces paramètres sur la moyenne des stocks de carbone. Les stocks de carbone étaient sensibles aux intervalles entre 60 et 300 ans. Le stock de carbone dans le sol fut plus faible pour les incendies d'été qui se produisaient durant de plus courts IRF. Finalement, les impacts à court terme du changement climatique ont été investigués au cours de quatre périodes climatiques : 1980-2010, 2010-2040, 2040-2070 et 2070-2100. Des cartes d’intervalle de retour du feu historique et futur et des données météorologiques projetées par CanESM2 RCP8.5 ont été utilisées pour simuler la croissance des forêts, le taux de décomposition, le régime du feu et la dynamique du C. Dans nos expériences de simulation, l’accumulation de carbone dans l’écosystème était réduite de 11% d’ici à la fin de 2100. Les forêts d'épinette noire du Québec seraient possiblement en train de perdre leur capacité à séquestrer et à stocker le carbone organique durant les prochaines décennies, à cause des effets du changement climatique sur le régime de feu et la croissance des forêts.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".