Modeling carbon sequestration with CO<sub>2</sub>Fix and a timber supply model for use in forest management planning
Notice bibliographique
Résumé
Carbon (C) dynamics and forest management have become integrated in recent years, largely due to the Kyoto Protocol stipulating that forest C changes may be accountable in an emissions framework. A C stock modeling framework for forest managers is introduced in this paper. Empirical growth and yield models are used to develop sustainable timber supply for forest companies. These models use linear programming to solve the complex mathematical problem of timing and allocation of forest harvest and silviculture interventions. In this paper, we evaluated the effects of “business as usual”forest management versus management objectives to maximize C sequestration. Goal programming was used to minimize the deviation of two goals for C forest management: maximizing C in the forest, and maximizing the return on investment (net present value of forest timber products). Species-specific wood-to-C content conversion factors were used to parameterize the amount of C in forest stands on Canadian Forces Base Gagetown forest lands in New Brunswick, Canada. Goal programming reduced the loss of revenue associated with increasing C stocks in the forest. Partial harvesting and high valued end-products tended to increase C stocks and provided a higher return on investment in the simulations. Key words: Carbon stock modeling framework, forest, goal programming, partial harvesting, timber supply
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».