Age-related patterns of forest complexity and carbon storage in pine and aspen–birch ecosystems of northern Minnesota, USA
Notice bibliographique
Résumé
Forest managers are seeking strategies to create stands that can adapt to new climatic conditions and simultaneously help mitigate increases in atmospheric CO 2 . Adaptation strategies often focus on enhancing resilience by maximizing forest complexity in terms of species composition and size structure, while mitigation involves sustaining carbon storage and sequestration. Altered stand age is a fundamental consequence of forest management, and stand age is a powerful predictor of ecosystem structure and function in even-aged stands. However, the relationship between stand age and either complexity or carbon storage and sequestration, especially trade-offs between the two, are not well characterized. We quantified these relationships in clearcut-origin, unmanaged pine and aspen chronosequences ranging from <10 to >130 years in northern Minnesota. Complexity generally increased with age, although compositional complexity changed more over time in aspen forests and structural complexity changed more over time in pine stands. Although individual carbon pools displayed various relationships with stand age, total carbon storage increased with age, whereas carbon sequestration, inferred from changes in storage, decreased sharply with age. These results illustrate the carbon and complexity consequences of varying forest harvest rotation length to favor younger or older forests and provide insight into trade-offs between these potentially conflicting management objectives.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».