Modeling climate-smart forest management and wood use for climate mitigation potential in Maryland and Pennsylvania
Notice bibliographique
Résumé
State and local governments are increasingly interested in understanding the role forests and harvested wood products play in regional carbon sinks and storage, their potential contributions to state-level greenhouse gas (GHG) reductions, and the interactions between GHG reduction goals and potential economic opportunities. We used empirically driven process-based forest carbon dynamics and harvested wood product models in a systems-based approach to project the carbon impacts of various forest management and wood utilization activities in Maryland and Pennsylvania from 2007 to 2100. To quantify state-wide forest carbon dynamics, we integrated forest inventory data, harvest and management activity data, and remotely-sensed metrics of land-use change and natural forest disturbances within a participatory modeling approach. We accounted for net GHG emissions across (1) forest ecosystems (2) harvested wood products, (3) substitution benefits from wood product utilization, and (4) leakage associated with reduced in-state harvesting activities. Based on state agency partner input, a total of 15 management scenarios were modeled for Maryland and 13 for Pennsylvania, along with two climate change impact scenarios and two bioenergy scenarios for each state. Our findings show that both strategic forest management and wood utilization can provide substantial climate change mitigation potential relative to business-as-usual practices, increasing the forest C sink by 29% in Maryland and 38% in Pennsylvania by 2030 without disrupting timber supplies. Key climate-smart forest management activities include maintaining and increasing forest extent, fostering forest resiliency and natural regeneration, encouraging sustainable harvest practices, balancing timber supply and wood utilization with tree growth, and preparing for future climate impacts. This study adds to a growing body of work that quantifies the relationships between forest growth, forest disturbance, and harvested wood product utilization, along with their collective influence on carbon stocks and fluxes, to identify pathways to enhance forest carbon sinks in support of state-level net-zero emission targets.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».