Effects of silvicultural practices on carbon stores in Douglas-fir western hemlock forests in the Pacific Northwest, U.S.A.: results from a simulation model
Notice bibliographique
Résumé
We used a new model, STANDCARB, to examine effects of various treatments on carbon (C) pools in the Pacific Northwest forest sector. Simulation experiments, with five replicates of each treatment, were used to investigate the effects of initial conditions, tree establishment rates, rotation length, tree utilization level, and slash burning on ecosystem and forest products C stores. The forest examined was typical of the Cascades of Oregon and dominated by Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) and western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg). Simulations were run until a C steady state was reached at the landscape level, and results were rescaled relative to the potential maximum C stored in a landscape. Simulation experiments indicated agricultural fields stored the least (15% of the maximum) and forests protected from fire stored the greatest amount (93% of the maximum) of landscape-level C. Conversion of old-growth forests to any other management or disturbance regime resulted in a net loss of C, whereas conversion of agricultural systems to forest systems had the opposite effect. The three factors, in order of increasing importance, most crucial in developing an optimum C storage system were (i) rotation length, (ii) amount of live mass harvested, and (iii) amount of detritus removed by slash burning. Carbon stores increased as rotation length increased but decreased as fraction of trees harvested and detritus removed increased. Simulations indicate partial harvest and minimal fire use may provide as many forest products as the traditional clearcut broadcast-burn system while increasing C stores. Therefore, an adequate supply of wood products may not be incompatible with a system that increases C stores.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».