Modeling the effects of varied forest management regimes on carbon dynamics in jack pine stands under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and its potential effects on ecosystems justify the need to implement forest management strategies that increase carbon (C) sequestration. A process-based model, TRIPLEX-Management, was used to investigate how to increase C sequestration within managed jack pine (Pinus banksiana Lamb.) forests. The simulations included a constant climate scenario and two climate change scenarios generated from the Coupled Global Climate Model (CGCM 3.1). A total of 36 forest management scenarios (a control where no forest management occurred, five varied rotation length harvesting-only regimes, and combinations of six thinning regimes and five rotation lengths) were simulated under each climate scenario for nine sites characterized by stocking levels from 0.3 to 0.7. A significant increase in C sequestration was generated under the climate change scenarios compared with those under constant climate. Mean annual net ecosystem productivity (NEP) varied with rotation length, but was not changed by precommercial thinning. Future studies should consider life cycle analysis of harvested wood products as in this study they were assumed to be a permanent C sink. Climate warming might enhance limited positive effects of forest thinning on C sequestration. Shortening rotation length from 70–80 years to 50 years might enhance NEP, increase wood production, and decrease the risk of climate change impacts on jack pine forests.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».