Estimating carbon stocks in Korean forests between 2010 and 2110: a prediction based on forest volume–age relationships
Notice bibliographique
Résumé
This study was focused on attempting to estimate the potential change in forest carbon stocks between 2010 and 2110 in South Korea, using forest cover maps and National Forest Inventory (NFI) data. Allometric functions (logistic regression models) of volume–age relationships were developed to estimate carbon stock change during the next 100 years for Pinus densiflora, P. koraiensis, P. rigida, Larix kaempferi and Quercus spp. As a result, we found that the average forest volume would increase from 126.89 m3/ha to 246.61 m3/ha and the average carbon stocks would increase from 50.51 Mg C/ha to 99.76 Mg C/ha during the next 100 years. The carbon stocks would increase by approximately 0.5 Mg C/(ha·yr), a high value if other northern countries' (Canada, Russia, China, etc.) rates of increase are considered, as these are −0.10 to 0.28 Mg C/(ha·yr) as determined in a previous study. This can probably be attributed to the fact that the change in carbon stocks was estimated without the consideration of mortality, thinning, and tree species' change in this study, which is may lead to somewhat overestimation of carbon sequestration. However, this study is meaningful, as the estimated carbon stocks were based on the data from NFI and forest cover maps.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».