Attributing carbon changes in conterminous U.S. forests to disturbance and non‐disturbance factors from 1901 to 2010
Notice bibliographique
Résumé
Recent climate variability (increasing temperature, droughts) and atmospheric composition changes (nitrogen deposition, rising CO 2 concentration) along with harvesting, wildfires, and insect infestations have had significant effects on U.S. forest carbon (C) uptake. In this study, we attribute C changes in the conterminous U.S. forests to disturbance and non‐disturbance factors with the help of forest inventory data, a continental stand age map, and an updated Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon Cycle model (InTEC). We grouped factors into disturbances (harvesting, fire, insect infestation) and non‐disturbances (CO 2 concentration, N deposition, and climate variability) and estimated their subsequent impacts on forest regrowth patterns. Results showed that on average, the C sink in the conterminous U.S. forests from 1950 to 2010 was 206 Tg C yr −1 with 87% (180 Tg C yr −1 ) of the sink in living biomass. Compared with the simulation of all factors combined, the estimated C sink would be reduced by 95 Tg C yr −1 if disturbance factors were omitted, and reduced by 50 Tg C yr −1 if non‐disturbance factors were omitted. Our study also showed diverse regional patterns of C sinks related to the importance of driving factors. During 1980–2010, disturbance effects dominated the C changes in the South and Rocky Mountain regions, were almost equal to non‐disturbance effects in the North region, and had minor effects compared with non‐disturbance effects in the West Coast region.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».