Carbon sequestration in managed temperate coniferous forests under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Management of temperate forests has the potential to increase carbon sinks and mitigate climate change. However, those opportunities may be confounded by negative climate change impacts. We therefore need a better understanding of climate change alterations to temperate forest carbon dynamics before developing mitigation strategies. The purpose of this project was to investigate the interactions of species composition, fire, management, and climate change in the Copper–Pine Creek valley, a temperate coniferous forest with a wide range of growing conditions. To do so, we used the LANDIS-II modelling framework including the new Forest Carbon Succession extension to simulate forest ecosystems under four different productivity scenarios, with and without climate change effects, until 2050. Significantly, the new extension allowed us to calculate the net sector productivity, a carbon accounting metric that integrates aboveground and belowground carbon dynamics, disturbances, and the eventual fate of forest products. The model output was validated against literature values. The results implied that the species optimum growing conditions relative to current and future conditions strongly influenced future carbon dynamics. Warmer growing conditions led to increased carbon sinks and storage in the colder and wetter ecoregions but not necessarily in the others. Climate change impacts varied among species and site conditions, and this indicates that both of these components need to be taken into account when considering climate change mitigation activities and adaptive management. The introduction of a new carbon indicator, net sector productivity, promises to be useful in assessing management effectiveness and mitigation activities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».