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Enregistrement W2060287127 · doi:10.1016/j.ecolmodel.2013.07.007

Application of the CBM-CFS3 model to estimate Italy's forest carbon budget, 1995–2020

2013· article· en· W2060287127 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEcological Modelling · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Padova
Mots-clésCarbon sinkForest inventoryForest managementEnvironmental scienceSink (geography)Carbon sequestrationCarbon accountingGreenhouse gasForestryGeographyClimate changeEcologyAgroforestryCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The estimation of past and future forest carbon (C) dynamics in European countries is a challenging task due to complex and varying silvicultural systems, including uneven-aged forest management, and incomplete inventory data time series. In this study, we tested the use of the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) in Italy, a country exemplifying most of these challenges. Our objective was to develop estimates of forest carbon budgets of the Forest Management area (including all forests existing in 1990) for the period 1995–2009, and to simulate alternative scenarios of natural disturbance (fire) and harvest rates to 2020. A number of methodological challenges required modifications to the default model implementation. Based on National Forest Inventory (NFI) data, we (i) developed a historic library of yield curves derived from standing volume and age data, reflecting the effect of past silvicultural activities and natural disturbances, and a current library of yield curves derived from the current net annual increment; (ii) reconstructed the age structure for a period antecedent to the reference NFI year (2005), to compare the model results with data from other sources; and (iii) developed a novel approach for the simulation of uneven-aged forests. For the period 2000–2009, the model estimated an average annual sink of −23.7 Mt CO2 yr−1 excluding fires in Italy's managed forests. Adding fires to the simulation reduced the sink to −20.5 Mt CO2 yr−1. The projected sink (excluding all fires) for the year 2020 was −23.4 Mt CO2 yr−1 assuming average (2000–2009) harvest rates. A 36% increase in harvest rates by 2020 reduced the sink to −17.3 Mt CO2 yr−1. By comparing the model results with NFI data and other independent studies, we demonstrate the utility of the CBM-CFS3 both for estimating the current forest sink in even-aged and more complex uneven-aged silvicultural systems in Italy, and for exploring the impact of different harvest and natural disturbances scenarios in managed forests. This study demonstrates the utility of the CBM-CFS3 to national-scale estimation of past and future greenhouse gas emissions and provides the foundation for the model's future implementation to other European countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle