Decadal‐Scale Recovery of Carbon Stocks After Wildfires Throughout the Boreal Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boreal forests store 30% of the world's terrestrial carbon (C). Consequently, climate change mediated alterations in the boreal forest fire regime can have a significant impact on the global C budget. Here we synthesize the effects of forest fires on the stocks and recovery rates of C in boreal forests using 368 plots from 16 long‐term (≥100 year) fire chronosequences distributed throughout the boreal zone. Forest fires led to a decrease in total C stocks (excluding mineral soil) by an average of 60% (range from <10% to >80%), which was primarily a result of C stock declines in the living trees and soil organic layer. Total C stocks increased with time since fire largely following a sigmoidal shape Gompertz function, with an average asymptote of 8.1 kg C m−2. Total C stocks accumulated at a rate of 2–60 g m−2 yr−1 during the first 100 years. Potential evapotranspiration (PET) was identified as a significant driver of C stocks and their post‐fire recovery, likely because it integrates temperature, radiation, and the length of the growing season. If the fire return interval shortens to ≤100 years in the future, our findings indicate that many boreal forests will be prevented from reaching their full C storage potential. However, our results also suggest that climate warming‐induced increases in PET may speed up the post‐fire recovery of C stocks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».