Optimal on- and off-site forest carbon sequestration under existing timber supply constraints in northern New Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
We describe a procedure to maximize carbon (C) sequestration and apply it to a 428 000 ha industrial forest management area in northern New Brunswick, Canada. Stand-specific C yield tables and C residency periods in harvested wood products were used as inputs to a linear programming model to maximize on- and off-site C sequestration in forest land. Five management scenarios were evaluated. A scenario that maximized on-site forest C sequestration for 80 years, respecting “business-as-usual” harvest constraints, projected an extra 3 t C·ha –1 across the forest management area compared with the business-as-usual scenario, with net C storage potential (forest C + forest C in products – emissions produced from decayed wood products) resulting in approximately 1 Mt C. A scenario to double softwood harvest led to a projected decrease in the forest C pool by approximately 5 t C·ha –1 from 2007 to 2082 and overall storage decrease of almost 2 Mt C from the base run. Other scenarios to increase or decrease harvest volumes by 10% resulted in overall C storage increases of 1.6 Mt C and almost 2.7 Mt C, respectively, above the base run. All scenarios resulted in net sinks of C after the 80 year simulation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».