Nature‐based framework for sustainable afforestation in global drylands under changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Drylands cover more than 40% of Earth's land surface and occur at the margin of forest distributions due to the limited availability of water for tree growth. Recent elevated temperature and low precipitation have driven greater forest declines and pulses of tree mortality on dryland sites compared to humid sites, particularly in temperate Eurasia and North America. Afforestation of dryland areas has been widely implemented and is expected to increase in many drylands globally to enhance carbon sequestration and benefits to the human environment, but the interplay of sometimes conflicting afforestation outcomes has not been formally evaluated yet. Most previous studies point to conflicts between additional forest area and water consumption, in particular water yield and soil conservation/desalinization in drylands, but were generally confined to local and regional scales. Our global synthesis demonstrates that additional tree cover can amplify water consumption through a nonlinear increase in evapotranspiration-depending on tree species, age, and structure-which will be further intensified by future climate change. In this review we identify substantial knowledge gaps in addressing the dryland afforestation dilemma, where there are trade-offs with planted forests between increased availability of some resources and benefits to human habitats versus the depletion of other resources that are required for sustainable development of drylands. Here we propose a method of addressing comprehensive vegetation carrying capacity, based on regulating the distribution and structure of forest plantations to better deal with these trade-offs in forest multifunctionality. We also recommend new priority research topics for dryland afforestation, including: responses and feedbacks of dryland forests to climate change; shifts in the ratio of ecosystem ET to tree cover; assessing the role of scale of afforestation in influencing the trade-offs of dryland afforestation; and comprehensive modeling of the multifunctionality of dryland forests, including both ecophysiological and socioeconomic aspects, under a changing climate.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».