Young mixed planted forests store more carbon than monocultures—a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although decades of research suggest that higher species richness improves ecosystem functioning and stability, planted forests are predominantly monocultures. To determine whether diversification of plantations would enhance aboveground carbon storage, we systematically reviewed over 11,360 publications, and acquired data from a global network of tree diversity experiments. We compiled a maximum dataset of 79 monoculture to mixed comparisons from 21 sites with all variables needed for a meta-analysis. We assessed aboveground carbon stocks in mixed-species planted forests vs. (a) the average of monocultures, (b) the best monoculture, and (c) commercial species monocultures, and examined potential mechanisms driving differences in carbon stocks between mixtures and monocultures. On average, we found that aboveground carbon stocks in mixed planted forests were 70% higher than the average monoculture, 77% higher than commercial monocultures, and 25% higher than the best performing monocultures, although the latter was not statistically significant. Overyielding was highest in four-species mixtures (richness range 2–6 species), but otherwise none of the potential mechanisms we examined (nitrogen-fixer present vs. absent; native vs. non-native/mixed origin; tree diversity experiment vs. forestry plantation) consistently explained variation in the diversity effects. Our results, predominantly from young stands, thus suggest that diversification could be a very promising solution for increasing the carbon sequestration of planted forests and represent a call to action for more data to increase confidence in these results and elucidate methods to overcome any operational challenges and costs associated with diversification.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».