Assessing the Long-Term Ecosystem Productivity Benefits and Potential Impacts of Forests Re-Established on a Mine Tailings Site
Notice bibliographique
Résumé
Restoring sites disturbed by industrial activity to a forested condition can ensure the continued provision of economic and ecosystem services from these areas. Impounded mine tailings are particularly challenging sites, and positive benefits of establishing trees must be balanced against risks associated with metal contamination, ongoing tailings stability, and the possibility of acid mine drainage. We used a hybrid biometric modelling approach based on dendrochronological reconstruction to retrospectively (1980–2015) quantify productivity and carbon dynamics of pine plantations growing on impounded mine tailings at the Vale waste management facility near Sudbury, Canada. Historical reclamation practices had remediated conditions sufficiently to allow conifer plantation establishment in the late 1970s. The revegetated sites were highly productive, when compared to reference conditions based on site index, wood volume growth, and ecosystem production, congruent with other studies showing that forests on revegetated post mining sites can be highly productive. However, metal concentrations in the forest floor were high, and further research is warranted to evaluate ecosystem impacts. Due to the requirement for energy-intensive inputs, we estimated that it took 12 years or more to recover the emissions associated with the revegetation process through C accumulated in biomass and soil at the revegetated sites.
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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 ».