Modelling the potential of forest management to mitigate climate change in Eastern Canadian forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change poses a serious risk to sustainable forest management, particularly in boreal forests where natural disturbances have been projected to become more severe. In three Quebec boreal forest management units, biomass carbon storage under various climate change and management scenarios was projected over 300 years (2010–2310) with a process-based dynamic landscape model (PnET-succession for Landis-II). Several strategies varying in their use of partial cuts and clear cuts, including business as usual (BAU) (clear-cut applied on more than 95% of the managed area), were tested and compared to conservation scenarios (no-harvest). Based on simulation results at the landscape scale, the clearcut-based scenarios such as BAU could result in a decrease of biomass carbon stock by 10 tC ha−1 yr−1 compared to the natural scenario. However, this reduction in carbon stock could be offset in the long term through changes in composition, as clearcut systems promote the expansion of trembling aspen and white birch. In contrast, the use of strategies based on partial cuts on more than 75% or 50% of the managed area was closer to or better than the natural scenario and resulted in greater coniferous cover retention. These strategies seemed to be the best to maximize and stabilize biomass carbon storage and ensure wood supply under different climate change scenarios, yet they would require further access and appropriate infrastructure. Furthermore, these strategies could maintain species compositions and age structures similar to natural scenarios, and thus may consequently help achieve forest ecosystem-based management targets. This study presents promising strategies to guide sustainable forest management in Eastern Canada in the context of climate change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».