Prediction of stand carbon (C) storage and net primary production (NPP) of secondary forests in subtropical China: the effect of climate change and its contribution to carbon neutrality in 2060
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Forest ecosystems play an important role in carbon sequestration and climate change mitigation, as well as achieving target for carbon neutrality in 2060 proposed by the Chinese government. However, changes in carbon storage and net primary production in natural secondary forests stemming from tree growth and future climate change have not yet been investigated in subtropical areas in China with complex compositions of tree species. Here, we used data from inventory plots in four secondary forests (evergreen broad-leaved forest, deciduous and evergreen broad-leaved mixed forest, deciduous broad-leaved forest, and coniferous and broad-leaved mixed forest) at different restoration stages and run a hybrid model (TRIPLEX 1.6) to predict changes in stand carbon storage and net primary production under two future climate change scenarios (RCP4.5 and RCP8.5). Results There was a high correlation between predicted and observed values (R2 > 0.87) for average stand diameter at breast height (1.3m), stand density, carbon storage, and net primary production in the four forests, indicating that the simulations by TRIPLEX1.6 were accurate. Net primary production was highest in deciduous and evergreen broad-leaved mixed forest (3.95 t ha−1 yr−1 in 2030 and 3.81 t ha−1 yr−1 in 2060), indicating a high carbon storage capacity. Evergreen broad-leaved forest is the subtropical climax community and can store large amounts of carbon (85.22 t ha−1 in 2030 and 135.76 t ha−1 in 2060). Net primary production in coniferous and broad-leaved mixed forests increased gradually over time but decreased over time in the other three forests. Net primary production was greater in young forest compared with mature forest. The effects of climate change (RCP4.5 and RCP8.5) on carbon storage significantly differed between coniferous and broad-leaved mixed forest and the other three forest types (p < 0.001). Conclusions Stand carbon storage of evergreen broad-leaved forest was predicted to be the largest. Nevertheless, the carbon sequestration potential under future climate change was still limited in the short and medium-term. The floristic composition and tree growth of existing forests should be properly managed in order to enhance carbon sequestration for climate change mitigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».