Multifunctionality in European mountain forests — an optimization under changing climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Forests provide countless ecological, societal, and climatological benefits. With changing climate, maintaining certain services may lead to a decrease in the quantity or quality of other services available from that source. Accordingly, our research objective is to analyze the effects of the provision of a certain ecosystem service on the economically optimized harvest schedules and how harvest schedules will be influenced by climate change. Based on financial portfolio theory, we determined, for two case study regions in Austria and Slovakia, treatment schedules based on nonlinear programming, which integrates climate-sensitive biophysical risks and risk-averting behavior of the management. In both cases, results recommend reducing the overaged stocking volume within several decades to establish new ingrowth, leading to an overall reduction of age and related risk, as well as an increase in growth. Under climate change conditions, the admixing of hardwoods towards spruce–fir–beech (Austria) or spruce–pine–beech (Slovakia) stands should be emphasized to account for the changing risk and growth conditions. Moreover, climate change scenarios either increased (Austria) or decreased (Slovakia) the economic return slightly. In both cases, the costs for providing the ecosystem service “rock fall protection” increases under climate change. Although in the Austrian case there is no clear tendency between the management options, in the Slovakian case, a close-to-nature management option is preferred under climate change conditions. Increasing tree species richness, increasing structural diversity, replacing high-risk stands, and reducing average growing stocks are important preconditions for a successful sustainable management of European mountain forests in the long term.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».