[Variation of forest vegetation carbon storage and carbon sequestration rate in Liaoning Province, Northeast China].
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Notice bibliographique
Résumé
The forest vegetation carbon stock and carbon sequestration rate in Liaoning Province, Northeast China, were predicted by using Canadian carbon balance model (CBM-CFS3) combining with the forest resource data. The future spatio-temporal distribution and trends of vegetation carbon storage, carbon density and carbon sequestration rate were projected, based on the two scenarios, i. e. with or without afforestation. The result suggested that the total forest vegetation carbon storage and carbon density in Liaoning Province in 2005 were 133.94 Tg and 25.08 t x hm(-2), respectively. The vegetation carbon storage in Quercus was the biggest, while in Robinia pseudoacacia was the least. Both Larix olgensis and broad-leaved forests had higher vegetation carbon densities than others, and the vegetation carbon densities of Pinus tabuliformis, Quercus and Robinia pseudoacacia were close to each other. The spatial distribution of forest vegetation carbon density in Liaoning Province showed a decrease trend from east to west. In the eastern forest area, the future increase of vegetation carbon density would be smaller than those in the northern forest area, because most of the forests in the former part were matured or over matured, while most of the forests in the later part were young. Under the scenario of no afforestation, the future increment of total forest vegetation carbon stock in Liaoning Province would increase gradually, and the total carbon sequestration rate would decrease, while they would both increase significantly under the afforestation scenario. Therefore, afforestation plays an important role in increasing vegetation carbon storage, carbon density and carbon sequestration rate.
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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 | 0,000 | 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 découle