Influence of Climate Change, Fire, Insect and Harvest on Carbon Dynamics for Jack Pine in Central Canada: Simulation Approach with the EFIMOD Model
Notice bibliographique
Résumé
Changes in disturbance regimes, both natural and anthropogenic, will be an important mechanism by which northern ecosystems respond to climate change, and are an important feedback mechanism in changing ecosystem processes. A forest ecosystem model, EFIMOD, was applied to the jack pine (Pinus banksiana Lamb.) stands in Central Canada to simulate the influence of climate warming, fire, insects and harvesting on jack pine productivity and pools of soil carbon (C). For the climate change simulations, temperature and precipitation prediction data from three General Circu- lationModels(GCMs)wereused:theCanadianClimateCentreforModellingandAnalysis,CGCM2; the UK Hadley Centre, HadCM3; and the Australian CSIRO Mark 2 GCM. In all three of these scen- arios, whole trees biomass increased, whereas the soil organic C pool consistently decreased. The CSIRO and CGCM scenarios had the strongest affect on biomass, soil, and ecosystem processes (net primary productivity, soil respiration, and net ecosystem productivity). Assessing the net ecosystem productivity over 150 years for jack pine stands shows a C sink under different disturbance regimes: 'nodisturbances>harvest-fire>twofires>insectattack>harvesting>fire-harvest';andnetcarbon source under a four fires scenario. The disturbance frequency was found to have a strong and lasting influence onthedynamicsoftheCstocks,andadirecteffectonCsource/sinkrelationship.Soilnitrogen content, which reflect the productivity potential, modify the effect of climate change and disturbances.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».