The Impact of Near Natural Forest Management on the Carbon Stock and Sequestration Potential of Pinus massoniana (Lamb.) and Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook. Plantations
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying the impact of forest management on carbon (C) stock is important for evaluating and enhancing the ability of plantations to mitigate climate change. Near natural forest management (NNFM) through species enrichment planting in single species plantations, structural adjustment, and understory protection is widely used in plantation management. However, its long-term effect on forest ecosystem C stock remains unclear. We therefore selected two typical coniferous plantations in southwest China, Pinus massoniana (Lamb.) and Cunninghamia lanceolate (Lamb.) Hook., to explore the effects of long-term NNFM on ecosystem C storage. The C content and stock of different components in the pure plantations of P. massoniana (PCK) and C. lanceolata (CCK), and their corresponding near natural managed forests (PCN and CCN, respectively), were investigated during eight years of NNFM beginning in 2008. In 2016, there was no change in the vegetation C content, while soil C content in the 0–20 cm and 20–40 cm layers significantly increased, compared to the pure forests. In the P. massoniana and C. lanceolata plantations, NNFM increased the ecosystem C stock by 31.8% and 24.3%, respectively. Overall, the total C stock of soil and arborous layer accounted for 98.2%–99.4% of the whole ecosystem C stock. The increase in the biomass of the retained and underplanted trees led to a greater increase in the arborous C stock in the near natural forests than in the controls. The NNFM exhibited an increasingly positive correlation with the ecosystem C stock over time. Long-term NNFM enhances ecosystem C sequestration by increasing tree growth rate at individual and stand scales, as well as by likely changing the litter decomposition rate resulting from shifts in species composition and stand density. These results indicated that NNFM plays a positive role in achieving multi-objective silviculture and climate change mitigation.
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.
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 ».