Managing forest carbon and landscape capacities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Widespread impacts of a warming planet are fuelling climate change mitigation efforts world-wide. Decision makers are turning to forests, the largest terrestrial primary producer, as a nature-based contribution to mitigation efforts. Resource-based economies, however, have yet to include carbon (C) in their resource planning, slowing the implementation of these important measures for atmospheric greenhouse gas reduction. The realisation of forest mitigation potential depends greatly on our ability to integrate C-sequestration practices in our forest management applications. This requires robust C-estimates, an understanding of the natural potential for a specific landscape to sequester C, the current state of the landscape relative to this potential, and the evaluation of management practices as a tool to sequester forest C in the midst of all the other values forests offer humans. Discrepancies between models used in management decisions and C estimation are the first hurdle impeding the application of forest-based mitigation strategies. Here, we combine forest disturbance and management models with a well-established C model on an open-source simulation platform. We then use the modelling system to produce C estimates of the natural C-holding capacity (potential) and two management scenarios for a study area in BC, Canada. Our simulations provide an essential metric if forests are to be managed for C-sequestration: the natural landscape C-holding capacity. Our simulations also point to a decreasing trend in simulated C on the study area over time and to a bias of the current C-levels compared to the landscape C-holding capacity (477 vs 405.5 MtC). Our explanations for this bias may provide an avenue for improved current C-state estimates. We provide a framework and the information needed for the implementation of nature-based solutions using forests for climate change mitigation. This study is a step towards modelling systems that can unify scientifically based forest management and informed C-management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».