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Enregistrement W2563210553 · doi:10.5194/bg-14-2387-2017

The European forest sector: past and future carbon budget and fluxes under different management scenarios

2017· article· en· W2563210553 sur OpenAlexaff
Roberto Pilli, Giacomo Grassi, Werner A. Kurz, Giulia Fiorese, Alessandro Cescatti

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental sciencePrimary productionClimate changeCarbon sinkGreenhouse gasForest managementBiomass (ecology)ChronosequenceProductivityAfforestationAtmospheric sciencesAgroforestryEcologyEcosystemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The comprehensive analysis of carbon stocks and fluxes of managed European forests is a prerequisite to quantify their role in biomass production and climate change mitigation. We applied the Carbon Budget Model (CBM) to 26 European countries, parameterized with country information on the historical forest age structure, management practices, harvest regimes and the main natural disturbances. We modeled the C stocks for the five forest pools plus harvested wood products (HWPs) and the fluxes among these pools from 2000 to 2030. The aim is to quantify, using a consistent modeling framework for all 26 countries, the main C fluxes as affected by land-use changes, natural disturbances and forest management and to assess the impact of specific harvest and afforestation scenarios after 2012 on the mitigation potential of the EU forest sector. Substitution effects and the possible impacts of climate are not included in this analysis. Results show that for the historical period from 2000 to 2012 the net primary productivity (NPP) of the forest pools at the EU level is on average equal to 639 Tg C yr−1. The losses are dominated by heterotrophic respiration (409 Tg C yr−1) and removals (110 Tg C yr−1), with direct fire emissions being only 1 Tg C yr−1, leading to a net carbon stock change (i.e., sink) of 110 Tg C yr−1. Fellings also transferred 28 Tg C yr−1 of harvest residues from biomass to dead organic matter pools. The average annual net sector exchange (NSE) of the forest system, i.e., the carbon stock changes in the forest pools including HWP, equals a sink of 122 Tg C yr−1 (i.e., about 19 % of the NPP) for the historical period, and in 2030 it reaches 126, 101 and 151 Tg C yr−1, assuming constant, increasing (+20 %) and decreasing (−20 %) scenarios, respectively, of both harvest and afforestation rates compared to the historical period. Under the constant harvest rate scenario, our findings show an incipient aging process of the forests existing in 1990: although NPP increases (+7 %), heterotrophic respiration increases at a greater rate (+13 %) and this leads to a decrease in the sink in the forest pools (−6 %) in 2030 compared to the historical period. By comparing the evolution of the biomass as a function of the NPP (i.e., the turnover time) for each country, we highlighted at least three groups of countries and turnover times. This means that, contrary to the assumptions proposed by other authors, this relationship cannot be assumed as a constant for all the EU countries, but specific conditions, such as the harvest rate, the current age structure and the forest composition, may contribute to the country-specific evolution of biomass stocks. The detailed picture of the C fluxes condensed in this study, and their evolution under different harvest scenarios, may represent both a benchmark for similar studies and a basis for broader analyses (e.g., including substitution effects of wood) on the mitigation potential of the EU forest sector.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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