Regional effects of alternative climate change and management scenarios on timber production, economic profitability, and carbon stocks in Norway spruce forests in Finland
Notice bibliographique
Résumé
We studied regional effects of alternative climate change and management scenarios on timber production, its economic profitability (net present value (NPV), with 2% interest rate), and carbon stocks over a 90 year simulation period in Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) forests located in southern, central, and northern Finland. We also compared the results of optimised management plans (maximizing incomes) and fixed management scenarios. Business as usual (BAU) management recommendations were used as the basis for alternative management scenarios. The forest ecosystem model SIMA together with a forest optimisation tool was employed. To consider the uncertainties related to climate change, we applied two climate change scenarios (SRES B1 and SRES A2) in addition to the current climate. Results showed that timber production, NPV, and carbon stocks of forests would reduce in southern Finland, opposite to northern Finland, especially under the strong climate change scenario (SRES A2) compared with the current climate. In central Finland, climate change would have little effect. The use of optimised management plans also resulted in higher timber yield, NPV, and carbon stock of forests compared with the use of a single management scenario, regardless of forest region and climate scenario applied. In the future, we may need to modify the current BAU management recommendations to properly adapt to the changing climatic conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».