Role of forest thinning techniques towards nature-based climate solutions
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems provide many essential services such as climate regulation and carbon storage, which are important for many industries and for global Earth system health. However, forest ecosystems are endangered by ongoing resource exploitation and climate and land cover changes which could lead to the destruction of large quantities of forest carbon stocks and stand inventory. Nature-based climate solutions are gaining traction in recent years, particularly forest thinning techniques like variable retention harvesting (VRH) which promotes forest growth, biodiversity, and ecosystem function. Still, they require an intensive assessment of their contribution to forest structure and enhanced carbon dioxide (CO₂) sequestration, but traditional inventory-based forest monitoring practices are time-, cost-, and labour-intensive and impractical at a national scale. In this study, we implement a comprehensive methodology of forest monitoring that uses a combination of field measurements, digital hemispherical photography, spectroscopic analysis, and unmanned aerial vehicle (UAV)-derived data to derive canopy structure, light environment, and soil biogeochemistry. We evaluated the impact of four different VRH treatments on the leaf area index (LAI), canopy openness, photosynthetically active radiation (PAR) absorbance, biomass, and soil carbon and nitrogen content of an 84-year-old red pine (Pinus resinosa) plantation forest in Southern Ontario, Canada. The VRH treatments included 33% dispersed crown retention (33D), 33% aggregated crown retention (33A), 55% dispersed crown retention (55D), and 55% aggregated crown retention (55A). Our findings show that the VRH treatments were major controls or drivers of seasonal variation in LAI, canopy openness, PAR absorbance, biomass, and soil carbon and nitrogen content. Our study suggests that the dispersed crown retention of 55% basal area is the ideal forest thinning technique to enhance CO₂ sequestration and preserve forest structure and light environment. This study provides insight into the interactions between forest ecosystem dynamics and silvicultural interventions, which is indispensable for improving our understanding of nature-based climate solutions. It will also help outline the framework for monitoring forest structure and CO₂ sequestration on large spatiotemporal scales.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».