The Effect of Harvesting on National Forest Carbon Sinks up to 2050 Simulated by the CBM-CFS3 Model: A Case Study from Slovenia
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of global warming, forests are becoming an increasingly important carbon sink that can mitigate the negative effects of climate change. An understanding of the carbon dynamics of forests is, therefore, crucial to implement appropriate forest management strategies and to meet the expectations of the Paris Agreement with respect to international reporting schemes. One of the most frequently used models for simulating the dynamics of carbon stocks in forests is the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3). We applied this model in our study to evaluate the effects of harvesting on the carbon sink dynamics in Slovenian forests. Five harvesting scenarios were defined: (1) business as usual (BAU), (2) harvesting in line with current forest management plans (PLAN), (3) more frequent natural hazards (HAZ), (4) high harvest (HH) and (5) low harvest (LH). The simulated forest carbon dynamics revealed important differences between the harvesting scenarios. Relative to the base year of 2014, by 2050 the carbon stock in above-ground biomass is projected to increase by 28.4% (LH), 19% (BAU), 10% (PLAN), 6.5% (HAZ) and 1.2% (HH). Slovenian forests can be expected to be a carbon sink until harvesting exceeds approximately 9 million m3 annually, which is close to the calculated total annual volume increase. Our results are also important in terms of Forest Reference Levels (FRL), which will take place in European Union (EU) member states in the period 2021–2025. For Slovenia, the FRL was set to −3270.2 Gg CO2 eq/year, meaning that the total timber harvested should not exceed 6 million m3 annually.
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 ».