Economics of size-structured forestry with carbon storage
Notice bibliographique
Résumé
We study the economics of carbon storage using a model that includes forest size structure and determines the choice between rotation forestry and continuous cover forestry. Optimal harvests may rely solely on thinning, implying infinite rotation and continuous cover forestry, or both thinning and clearcuts, implying finite rotation periods. Given several carbon prices and interest rates, we optimize the timing and intensity of thinnings along with the choice of management regime. In addition to the carbon storage in living trees, we include the carbon dynamics of dead trees and timber products. Forest growth is specified by an empirically validated transition matrix model for Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.). The optimization problem is solved in its general dynamic form by applying bilevel optimization with gradient-based interior point methods and a genetic algorithm. Carbon pricing postpones thinnings, increases stand density by directing harvests to larger trees, and typically yields a regime shift from rotation forestry to continuous cover forestry. In continuous cover solutions, the steady-state harvesting interval and the diameter distribution of standing and harvested trees are sensitive to carbon price, implying that carbon pricing increases the sawlog ratio of timber yields. Additionally, we obtain relatively inexpensive stand-level marginal costs of carbon storage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».