Historical forest baselines reveal potential for continued carbon sequestration
Notice bibliographique
Résumé
One-third of net CO(2) emissions to the atmosphere since 1850 are the result of land-use change, primarily from the clearing of forests for timber and agriculture, but quantifying these changes is complicated by the lack of historical data on both former ecosystem conditions and the extent and spatial configuration of subsequent land use. Using fine-resolution historical survey records, we reconstruct pre-EuroAmerican settlement (1850s) forest carbon in the state of Wisconsin, examine changes in carbon after logging and agricultural conversion, and assess the potential for future sequestration through forest recovery. Results suggest that total above-ground live forest carbon (AGC) fell from 434 TgC before settlement to 120 TgC at the peak of agricultural clearing in the 1930s and has since recovered to approximately 276 TgC. The spatial distribution of AGC, however, has shifted significantly. Former savanna ecosystems in the south now store more AGC because of fire suppression and forest ingrowth, despite the fact that most of the region remains in agriculture, whereas northern forests still store much less carbon than before settlement. Across the state, continued sequestration in existing forests has the potential to contribute an additional 69 TgC. Reforestation of agricultural lands, in particular, the formerly high C-density forests in the north-central region that are now agricultural lands less optimal than those in the south, could contribute 150 TgC. Restoring historical carbon stocks across the landscape will therefore require reassessing overall land-use choices, but a range of options can be ranked and considered under changing needs for ecosystem services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».