Effects of forest management and harvesting intensity on the timber supply from Finnish forests in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
We studied the potential effects of management and harvesting intensity on the timber supply from Finnish forests in a changing climate and, consequently, the possibilities of meeting the increasing wood demand of the growing forest-based bioeconomy. The study employed data from the 11th National Forest Inventory of Finland. Plots located on forest land assigned to timber production were used to develop two even-flow harvesting scenarios with annual timber harvesting targets of 60 and 80 million m 3 . Calculations were done for a 90-year simulation period under the current and changing climates using recent-generation (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) global climate model projections under three representative concentration pathways forcing scenarios (RCP2.6, RCP4.5, and RCP8.5). Intensified management used improved seed and seedling stock in artificial regeneration. It also used fertilization on subxeric pine-dominated and mesic spruce-dominated stands and ditch maintenance on 40% of drained peatlands, when the growing stock characteristics fulfilled a set of predetermined criteria. Our results showed that, with intensified management, it is possible to harvest 80 million m 3 ·year −1 of timber under mild (RCP2.6) and moderate (RCP4.5) climate change without decreasing the growing stock volume at the country level during the 90-year simulation period. This is not possible under severe climate change (RCP8.5) due to the rapid decline in forest growth, particularly in the south after about 30 years.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».