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Enregistrement W4383032636 · doi:10.1016/j.jag.2023.103410

Carbon dynamics of Western North American boreal forests in response to stand-replacing disturbances

2023· article· en· W4383032636 sur OpenAlexaff
Ling Yu, Lei Fan, Philippe Ciais, Stephen Sitch, Rasmus Fensholt, Xiangming Xiao, Wenping Yuan, Jingming Chen, Yingtong Zhang, Xiaocui Wu, Yuanwei Qin, Mingguo Ma, Zhongbing Chang, Mengjia Wang, Kai Yan, Lisheng Song, Jean‐Pierre Wigneron

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of ChinaLangley Research CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTaigaEnvironmental scienceBorealLoggingDisturbance (geology)Biomass (ecology)Primary productionEcosystemLeaf area indexForestryProductivityAtmospheric sciencesCarbon stockAgroforestryEcologyClimate changeGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North American boreal forests are known to be an important carbon pool in boreal ecosystems, but have experienced extensive tree mortality and carbon loss due to multiple agents of stand-replacing disturbances in recent decades. However, the impacts of these stand-replacing disturbances on forest dynamics are still unknown. We used a recently developed remote-sensing based stand-replacing disturbance product, coupled with aboveground biomass (AGB), gross primary productivity (GPP) and leaf area index (LAI) datasets to estimate the impacts of stand-replacing disturbances (e.g., fires, logging and insect outbreaks) on the carbon balance of western North American boreal forests during 2000–2012. Our results showed that fire, logging and insect outbreaks resulted in AGB losses of 23.4, 16.6, and 4.7 Tg/yr, respectively. In the post-disturbance periods, AGB did not recover to its pre-disturbed levels in the 10th year, which is longer than the recovery time of GPP and LAI. Furthermore, the losses of AGB, GPP and LAI in fire events were the dominant factors for forest recovery after stand-replacing fire. Vapor Pressure Deficit (VPD), soil clay content, temperature and precipitation were the important factors for forest recovery after stand-replacing insect outbreaks and stand-replacing logging. When removing the impact of environmental factors, our results showed a smaller magnitude of AGB, GPP and LAI loss relative to the results including these factors, although similar recovery trajectories were observed among the two results. The results have important implications for understanding the effects of stand-replacing disturbances on the carbon dynamics of boreal forests, which is required to adopt effective forest management strategies after disturbance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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