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Enregistrement W3181339460 · doi:10.1186/s13021-021-00184-5

Historical and future carbon stocks in forests of northern Ontario, Canada

2021· article· en· W3181339460 sur OpenAlexafffundabout
Michael T. Ter‐Mikaelian, Alemu Gonsamo, Jing M. Chen, Gang Mo, Jiaxin Chen

Notice bibliographique

RevueCarbon Balance and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityOntario Forest Research InstituteMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Natural Resources and ForestryMinistry of Natural Resources
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceCarbon stockEcosystemVegetation (pathology)AgroforestryCarbon sequestrationForest ecologyStock (firearms)Greenhouse gasGeographyForestryEcologyCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Forests in the Far North of Ontario (FNO), Canada, are likely the least studied in North America, and quantifying their current and future carbon (C) stocks is the first step in assessing their potential role in climate change mitigation. Although the FNO forests are unmanaged, the latter task is made more important by growing interest in developing the region's natural resources, primarily for timber harvesting. In this study, we used a combination of field and remotely sensed observations with a land surface model to estimate forest C stocks in the FNO forests and to project their future dynamics. The specific objective was to simulate historical C stocks for 1901-2014 and future C stocks for 2015-2100 for five shared socioeconomic pathway (SSP) scenarios selected as high priority scenarios for the 6th Assessment Report on Climate Change. RESULTS: in live vegetation, SOC, and total ecosystem pools, respectively. Projections for 2015-2100 indicated effectively no substantial change in SOC stocks, while live vegetation C stocks increased, accelerating their growth in the second half of the twenty-first century. These results were consistent among all simulated SSP scenarios. Consequently, increase in total forest ecosystem C stocks by 2100 ranged from 16.7 to 20.7% of their value in 2015. Simulations with and without wildfires showed the strong effect of fire on forest C stock dynamics during 2015-2100: inclusion of wildfires reduced the live vegetation increase by half while increasing the SOC pool due to higher turnover of vegetation C to SOC. CONCLUSIONS: Forest ecosystem C stock estimates at the end of historical simulation period were at the lower end but within the range of values reported in the literature for northern boreal forests. These estimates may be treated as conservatively low since the area included in the estimates is poorly studied and some of the forests may be on peat deposits rather than mineral soils. Future C stocks were projected to increase in all simulated SSP scenarios, especially in the second half of the twenty-first century. Thus, during the projected period forest ecosystems of the FNO are likely to act as a C sink. In light of growing interest in developing natural resources in the FNO, collecting more data on the status and dynamics of its forests is needed to verify the above-presented estimates and design management activities that would maintain their projected C sink status.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,239

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,158
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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