Carbon balance of the taiga forest within Alaska: present and future
Notice bibliographique
Résumé
Forest biomass, rates of production, and carbon dynamics are a function of climate, plant species present, and the structure of the soil organic and mineral layers. Inventory data from the U.S. Forest Service (USFS) Inventory Analysis Unit was used to develop estimates of the land area represented by the major overstory species at various age-classes. The CENTURY model was then used to develop an estimate of carbon dynamics throughout the age sequence of forest development for the major ecosystem types. The estimated boreal forest area in Alaska, based on USFS inventory data is 17 244 098 ha. The total aboveground biomass within the Alaska boreal forest was estimated to be 815 330 000 Mg. The CENTURY model estimated maximum net ecosystem production (NEP) at 137, 88, 152, 99, and 65 g·m 2 ·year 1 for quaking aspen (Populus tremuloides Michx.), paper birch (Betula papyrifera Marsh.), balsam poplar (Populus balsamifera L.), white spruce (Picea glauca (Moench) Voss), and black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) forest stands, respectively. These values were predicted at stand ages of 80, 60, 41, 68, and 100 years, respectively. The minimum values of NEP for aspen, paper birch, balsam poplar, white spruce, and black spruce were 171, 166, 240, 300, and 61 g·m 2 ·year 1 at the ages of 1, 1, 1, 1, and 12, respectively. NEP became positive at the ages of 14, 19, 16, 13, and 34 for aspen, birch, balsam poplar, white spruce, and black spruce ecosystems, respectively. A 5°C increase in mean annual temperature resulted in a higher amount of predicted production and decomposition in all ecosystems, resulting in an increase of NEP. We estimate that the current vegetation absorbs approximately 9.65 Tg of carbon per year within the boreal forest of the state. If there is a 5°C increase in the mean annual temperature with no change in precipitation we estimated that NEP for the boreal forest in Alaska would increase to 16.95 Tg of carbon per year.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».