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Enregistrement W4386793972 · doi:10.1016/j.xinn.2023.100515

China’s current forest age structure will lead to weakened carbon sinks in the near future

2023· article· en· W4386793972 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Innovation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFujian Normal UniversityNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbon sinkEnvironmental scienceSink (geography)AfforestationCarbon cycleClimate changeChinaGreenhouse gasForest inventoryForest managementCarbon sequestrationCarbon fibersPrimary productionAgroforestryGeographyEcologyEcosystemCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

concentrations in the atmosphere and alleviates climate change. Current predictions of terrestrial carbon sinks in the future have so far ignored the variation of forest carbon uptake with forest age. Here, we predict the role of China's current forest age in future carbon sink capacity by generating a high-resolution (30 m) forest age map in 2019 over China's landmass using satellite and forest inventory data and deriving forest growth curves using measurements of forest biomass and age in 3,121 plots. As China's forests currently have large proportions of young and middle-age stands, we project that China's forests will maintain high growth rates for about 15 years. However, as the forests grow older, their net primary productivity will decline by 5.0% ± 1.4% in 2050, 8.4% ± 1.6% in 2060, and 16.6% ± 2.8% in 2100, indicating weakened carbon sinks in the near future. The weakening of forest carbon sinks can be potentially mitigated by optimizing forest age structure through selective logging and implementing new or improved afforestation. This finding is important not only for the global carbon cycle and climate projections but also for developing forest management strategies to enhance land sinks by alleviating the age effect.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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