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Enregistrement W3155031608 · doi:10.17043/thurner-2018-sapwood-1

Sapwood biomass carbon in northern boreal and temperate forests

2019· article· en· W3155031608 sur OpenAlexfundno aff
Martin Thurner, Christian Beer, Thomas W. Crowther, Daniel S. Falster, Stefano Manzoni, Anatoly Prokushkin, Ernst‐Detlef Schulze

Notice bibliographique

RevueMPG.PuRe (Max Planck Society) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchNatural Resources CanadaU.S. Forest ServiceU.S. Department of AgricultureRussian Foundation for Basic ResearchNorges ForskningsrådInternational Institute for Applied Systems AnalysisVetenskapsrådetHokkaido UniversitySvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésTemperate climateBiomass (ecology)BorealEnvironmental scienceTaigaCarbon cycleCarbon fibersTemperate rainforestForestryTemperate forestCarbon stockCarbon sequestrationAgroforestryEcologyClimate changeBiologyGeographyEcosystemCarbon dioxideMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim Information on the amount of carbon stored in the living tissue of tree stems (sapwood) is crucial for carbon and water cycle applications. Here, we aim to investigate sapwood-to-stem proportions and differences therein between tree genera and derive a sapwood biomass map. Location Northern Hemisphere boreal and temperate forests. Time period 2010. Major taxa studied Twenty-five common tree genera. Methods First, we develop a theoretical framework to estimate sapwood biomass for a given stem biomass by applying relationships between sapwood cross-sectional area (CSA) and stem CSA and between stem CSA and stem biomass. These measurements are extracted from a biomass and allometry database (BAAD), an extensive literature review and our own studies. The established allometric relationships are applied to a remote sensing-based stem biomass product in order to derive a spatially continuous sapwood biomass map. The application of new products on the distribution of stand density and tree genera facilitates the synergy of satellite and forest inventory data. Results Sapwood-to-stem CSA relationships can be modelled with moderate to very high modelling efficiency for different genera. The total estimated sapwood biomass equals 12.87 +/- 6.56 petagrams of carbon (PgC) in boreal (mean carbon density: 1.13 +/- 0.58 kgC m(-2)) and 15.80 +/- 9.10 PgC in temperate (2.03 +/- 1.17 kgC m(-2)) forests. Spatial patterns of sapwood-to-stem biomass proportions are crucially driven by the distribution of genera (spanning from 20-30% in Larix to > 70% in Pinus and Betula forests). Main conclusions The presented sapwood biomass map will be the basis for large-scale estimates of plant respiration and transpiration. The enormous spatial differences in sapwood biomass proportions reveal the need to consider the functionally more important sapwood instead of the entire stem biomass in global carbon and water cycle studies. Alterations in tree species distribution, induced by forest management or climate change, can strongly affect the available sapwood biomass even if stem biomass remains unchanged.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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