Forest carbon stock budget development following extreme drought- induced dieback of coniferous stands in Central Europe – a CBM-CFS3 model application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The aim of this contribution is to analyze the forest carbon budget development following the recent historically unprecedented dieback of coniferous stands in the Czech Republic. The drought-induced bark-beetle infestation resulted in record-high sanitary logging, turning the Czech forestry from a long-term carbon sink offsetting about 6% of the country's greenhouse gas (GHG) emissions since 1990 to a significant source of CO2 emissions in recent years (2018–2021). In 2020, the forestry sector accounted for almost 10% of the country's overall GHG emissions. Using the nationally calibrated Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector at a regional spatial resolution, we analyzed the trend and scenarios of forest carbon budget development until 2070. Two critical points arise: the short-term prognosis for reducing current emissions from forestry and the implementation of adaptive forest management focused on tree species change and sustained carbon accumulation. Results This study used four different scenarios to assess the impact of adaptive forest management on the forest carbon budget and CO2 emissions, tree species composition, harvest possibilities, and forest structure in response to the recent calamitous dieback in the Czech Republic. The model analysis indicates that the Czech forestry may stabilize by 2025, or at the latest, by the end of this decade. Subsequently, it may become a sustained sink of about 3 Mt CO2 eq./year (excluding contribution of harvested wood products), while enhancing forest resilience by the gradual implementation of necessary adaptation measures that ensure the provision of all expected forest functions to society. The speed of adaptation is linked to harvest intensity and severity of the current calamity. Under the most severe black scenario, the proportion of unstable spruce stands declines from the current 43% to approximately 25% by 2070, in favor of more suited tree species such as fir and broadleaves. These species would also constitute about 50% of the harvest potential, while maintaining levels generated by the Czech forestry prior to the current calamity. Conclusion The results show progress of stabilizing CO2 emissions, implementing tree species change, and quantifying the expected harvest and mitigation potential in Czech forestry until 2070.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».