Principles of nutrient management for sustainable forest bioenergy production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nutrient management is an important part of ensuring sustainable forest production. Essential concepts for managing site nutrients are built on the knowledge of types of soil, tree nutrient demands, and how these are impacted by silviculture, harvesting, and other management practices. Managers must clearly define forest management objectives, and how bioenergy production or carbon dioxide‐offset objectives require special consideration. Managers must examine how silviculture, harvesting, and other management practices might affect nutrient pools and availability. Soil fertility management practices are designed in response to these evaluation steps. Fertility management alternatives may include altering management practices that affect the distribution of harvested tree branches, foliage, and tops, as well as addition of fertilizers, nitrogen‐fixing plants, or wood ash. Planting on sites with pre‐existing nutrient deficiencies may require adding nutrients to obtain merchantable tree growth over the short and long term. Nutrient management principles may also be required to minimize off‐site impacts of management practices, for example, on water quality or climate change. Managers must determine what nutrients are needed on forested sites, amendment rates, and timing, and take into account the relationships among nutrients, soil, climate, and plant processes throughout the rotation. Soil and foliar analysis and the use of soil and plant bioassay tools can assist in these evaluations. Sustainable management practices require that nutrient control strategies evaluate economic and energy balances, and if necessary, modify management practices, including nutrient amendments, to ensure that they are sustainable. Examples of forest nutrient management practices are described. This article is categorized under: Bioenergy > Systems and Infrastructure Energy and Development > Science and Materials Energy and Development > Economics and Policy Energy and Development > Climate and Environment
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».