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Enregistrement W2781315522 · doi:10.4236/ns.2017.912040

Estimated Carbon Sequestration in a Temperate Forest in Idaho of USA

2017· article· en· W2781315522 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNatural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensCanada's Ecofiscal Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon sequestrationBiomass (ecology)Primary productionDeforestation (computer science)Forest ecologyTemperate forestTemperate climateClimate changeTemperate rainforestForest inventoryEcosystemPrecipitationForestrySpatial variabilityAgroforestryPhysical geographyForest managementEcologyGeographyCarbon dioxideMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing carbon (C) sequestration in forest ecosystems is fundamental to supply information to monitoring, reporting and verification (MRV) for reducing deforestation and forest degradation (REDD). The spatially-explicit version of Forest-DNDC (FDNDC) was evaluated using plot-based observations from Nez Perce-Clearwater National Forest (NPCNF) in Idaho of United States and used to assess C stocks in about 16,000 km2. The model evaluation indicated that the FDNDC can be used to assess C stocks with disturbances in this temperate forest with a proper model performance efficiency and small error between observations and simulations. Aboveground biomass in this forest was 85.1 Mg C ha-1 in 2010. The mean aboveground biomass in the forest increased by about 0.6 Mg C ha-1 yr-1 in the last 20 years from 1990 to 2010 with spatial mean stand age about 98 years old in 2010. Spatial differences in distributions of biomass, net primary production and net ecosystem product are substantial. The spatial divergence in C sequestration is mainly associated with the spatial disparities in stand age due to disturbances, secondly with ecological drivers and species. Climate variability and change can substantially impact C stocks in the forest based on the climatic variability of spatial climate data for a 33-year period from 1981 to 2013. Temperature rise can produce more biomass in NPCNF, but biomass cannot increase with an increase in precipitation in this forest. The simulation with disturbances using observations and estimates for the time period from 1991 to 2011 showed the effects of disturbances on C stocks in forests. The impacts of fires and insects on C stocks in this forest are highly dependent on the severity, the higher, the more C loss to atmosphere due to fires, and the more dead woods produced by fires and insects. The rates of biomass increase with an increase in stand age are different among the species. The changes in forest C stocks in the forest are almost species specific, non-linear and complex. The increase in aboveground biomass with an increase in stand age can be described by a high-order polynomial.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,254 · 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