Effects of forest conservation and management on volume growth, harvested amount of timber, carbon stock, and amount of deadwood in Finnish boreal forests under changing climate
Notice bibliographique
Résumé
We employed a forest ecosystem model (SIMA) to study how the changes in forest conservation area and management affect the volume growth, harvested amount of timber, carbon stock, and amount of deadwood in Finnish boreal upland forests under current and changing climates (RCP4.5 and RCP8.5) over 2010–2099. Simulations were carried out on National Forest Inventory plots using three different forest conservation scenarios (baseline and 10% and 20% increases of conservation area) and three thinning regimes (baseline and maintenance of ±20% stocking in thinning compared with recommendations). An increase of forest conservation area increased the volume growth, carbon stock, and quantity of deadwood in forests, as did the maintenance of 20% higher stocking in thinning. Maintenance of 20% lower stocking in thinning increased, in general, the amount of harvested timber, but it could not compensate for the decrease of harvested timber due to increase of conservation area. Climate warming greatly increased all of the studied variables in northern Finland but decreased them in southern Finland, the most under the strongest climate warming scenario, RCP8.5. Climate warming also increased the quantity of deadwood throughout Finland. To conclude, we found clear trade-offs for production of different 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».