Impacts of climate change, weather extremes and alternative strategies in managed forests
Notice bibliographique
Résumé
The growth rate of most tree species in boreal forests will increase with changing climate. This increase is counterbalanced by an increased risk of damage due to extreme weather events. It is believed that the risk of storm damage will increase over time, especially if forests continue to be managed as they are today. In this study, a new landscape-level hybrid forest growth model 3PG-Heureka was developed and simulations were performed to predict the damage caused by storm events in Kronoberg county, over a period of 91 years (2010–2100) with different alternative management regimes under various climatic scenarios (historic, RCP4.5 and RCP8.5). The results indicate that damage caused by storm events could drastically reduce the annual volume increment and annual net revenue obtained from forest landscapes if current forest management regimes are used. These problems can be reduced by adopting alternative management strategies involving avoiding thinning, shorter rotation periods and planting alternative tree species. Alternative management strategies could potentially improve annual volume increments and net revenue obtained while reducing storm-felling. Planting Scots pine instead of Norway spruce across the landscape to minimize storm damage is predicted to be less effective than reducing rotation periods.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».