Cumulative disturbance converts regional forests into a substantial carbon source
Notice bibliographique
Résumé
Abstract British Columbia’s interior forests (∼400 000 km 2 ) have experienced severe cumulative disturbance from harvesting, wildfires, and mountain pine beetle (MPB). Estimating their impacts on carbon dynamics is critical for effective forest management and climate-change mitigation strategies. This study quantifies the magnitude of historical cumulative forest disturbances and models the effect on regional carbon stocks and emissions using the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Service from 1980 to 2018. The study region has been a sustained carbon source since 2003, with an estimated net biome production of −18.6 ± 4.6 gC m −2 yr −1 from 2003 to 2016, dropping to −90.4 ± 8.6 gC m −2 yr −1 in 2017 and 2018 due to large-scale wildfires. MPB affected areas emitted an estimated 268 ± 28 Mt C from 2000 to 2018. Harvesting transferred an estimated 153 ± 14 Mt C to forest products and these areas also emitted 343 ± 27 Mt C in 2000–2018. Areas disturbed by wildfire from 2000 to 2018 generated an estimated 100 ± 8 Mt C of emissions, 73% of which were from 2017 and 2018. Of the area burned between 2014 and 2018, 38% had been previously affected by MPB, highlighting landscape-level interactions of cumulative forest disturbance. Approximately half of decomposition carbon emissions from disturbances in 2000–2018 were calculated as incremental to the decomposition that would have otherwise occurred without MPB disturbance. The average net primary production was reduced by 10% to 335 ± 31 gC m −2 yr −1 from 2000 to 2018. We conclude that cumulative forest disturbance has driven the region’s forests to become a sustained carbon source over the past two decades. While MPB and harvesting were dominant and consistent drivers, recent severe wildfires have prolonged and strengthened the carbon source. Increased disturbances, driven in part by climate change, may limit the ability of regional forests to meet national carbon emission reduction targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».