Forest Carbon Management: a Review of Silvicultural Practices and Management Strategies Across Boreal, Temperate and Tropical Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Carbon sequestration and storage in forest ecosystems is often promoted as a solution for reducing CO 2 concentrations in the atmosphere. Yet, our understanding is lacking regarding how forest management strategies affect the net removal of greenhouse gases and contribute to climate change mitigation. Here, we present a review of carbon sequestration and stock dynamics, following three strategies that are widely used in boreal, temperate and tropical forests: extensive forest management, intensive forest management and old-growth forest conservation. Recent Findings Several studies show that specific forest management strategies can improve carbon sequestration capacity and soil carbon storage. Within these studies, the old-growth forest conservation strategy results in greater carbon storage in soils than do extensive and intensive forest management. Intensive forest management enhances forest carbon sequestration capacity through afforestation using fast-growing species, mechanical soil preparation from low to moderate intensity and N fertilization. Extensive forest management is an intermediate compromise regarding carbon sequestration and soil carbon storage, between conservation and intensive forest management strategies. With respect to silvicultural treatments, partial cutting is a practice that increases forest carbon sequestration rates and maintains higher carbon storage in soils compared to clear-cuts. Each silvicultural practice that is discussed in this review showed a similar effect on forest carbon in all biomes, although the magnitude of these effects differs mainly in terms of heterotrophic respiration. Summary To achieve sustainable management and fulfill industrial demand and profitability, specific gaps must be dealt with to improve our scientific knowledge regarding forest carbon sequestration in a climate change context, mainly through the integration of the three aforementioned strategies in a functional zoning approach at the landscape scale. We present a review with promising strategies for guiding sustainable forest management in such a global context.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».