Does urban land use decrease carbon sequestration?——A case study in Taizhou,China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aims Urban land use has dramatically changed ecosystem functions especially carbon sequestration and storage in the built-up area. Our objective was to assess carbon sequestration and storage by estimating the biomass and net primary productivity (NPP) of urban vegetation including trees,shrubs and lawns with consideration of the effects of garden management (pruning and mowing). Methods Biomass and NPP from all trees,shrubs and lawns were estimated from 346 random quadrats. Allometric equations were used to calculate tree biomass from diameter at breast height and total height. An increment borer was used to measure trunk increment. Biomass and NPP from shrubs and lawns were estimated by destructive sampling. Management activities were recorded through actual measurements and the records of gardeners. Important findings Trunk growth rate of individual urban trees is two times that in native forest. Pruning accounts for 30% of tree NPP. Carbon sequestration per unit of Taizhou built-up area is estimated to be 2.1 × 103 kg C.hm–2.a–1 (with trees,shrubs and lawns contributing 64%,9% and 27%,respectively),which is lower than native forest. We infer that the carbon sequestration ability of Taizhou built-up area could meet the level of native evergreen broad-leaved forest if vegetation coverage is increased from 23% to 46%.
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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 | 0,001 | 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 découle