Modeling the effects of fire and climate change on carbon and nitrogen storage in lodgepole pine (<i>Pinus contorta</i>) stands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interaction between disturbance and climate change and resultant effects on ecosystem carbon (C) and nitrogen (N) fluxes are poorly understood. Here, we model (using CENTURY version 4.5) how climate change may affect C and N fluxes among mature and regenerating lodgepole pine ( Pinus contorta var. latifolia Engelm. ex S. Wats.) stands that vary in postfire tree density following stand‐replacing fire. Both young (postfire) and mature stands had elevated forest production and net N mineralization under future climate scenarios relative to current climate. Forest production increased 25% [Hadley (HAD)] to 36% [Canadian Climate Center (CCC)], compared with 2% under current climate, among stands that varied in stand age and postfire density. Net N mineralization increased under both climate scenarios, e.g., +19% to 37% (HAD) and +11% to 23% (CCC), with greatest increases for young stands with sparse tree regeneration. By 2100, total ecosystem carbon (live+dead+soils) in mature stands was higher than prefire levels, e.g., +16% to 19% (HAD) and +24% to 28% (CCC). For stands regenerating following fire in 1988, total C storage was 0–9% higher under the CCC climate model, but 5–6% lower under the HAD model and 20–37% lower under the Control. These patterns, which reflect variation in stand age, postfire tree density, and climate model, suggest that although there were strong positive responses of lodgepole pine productivity to future changes in climate, C flux over the next century will reflect complex relationships between climate, age structure, and disturbance‐recovery patterns of the landscape.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».