Using soil and climatic data to estimate the performance of trees, carbon sequestration and recharge potential at the catchment scale
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable interest in integrating deep-rooted perennial plants into the dryland farming systems of southern Australia as soil, water supplies and biodiversity are continually threatened by salinity. In addition to wood products, trees could provide new products, such as bioenergy, environmental services, such as the sequestration of carbon, reductions in recharge to groundwater and biodiversity protection. Before marketing these services, it is necessary to determine the optimal distribution of trees across the landscape, in terms of land suitability, their productivity, and proximity to existing processing and transport infrastructure. Similarly, understanding how recharge varies across landscapes will allow the targeting of trees to areas where they are most needed for salinity control. Catchment scale (1:100 000) soil and landform datasets are now available across much of the agricultural area of Australia. While these data are at a scale inappropriate for management at the enterprise (farm) scale, they will allow broad planning for new plant-based industries, such as whether there is sufficient suitable land available before embarking on a new enterprise and the likely productivity of that land. In this paper, we outline an approach that combines existing soil and landform data with estimates of climate to produce estimates of likely wood yield, carbon sequestration and potential for recharge to groundwater. Using the 283 686 ha Collie catchment of south-western Australia as an example, this analysis indicated broad areas where land is suitable for forestry, where forestry is unlikely to succeed, or where it was not required because leakage to groundwater is negligible. It also provides broad estimates of wood production and carbon sequestration. The approach is applicable to the integration of deep-rooted perennial plants into farming systems in other regions confronted with multiple natural resource management issues.
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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 | 0,000 |
| 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 ».