Exploring the Potential of Roadside Plantation for Carbon Sequestration Using Simulation in Southern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Afforestation of urban lands can play an important role in increasing carbon sequestration and mitigating the effects of climate change. This study aimed to evaluate the potential for carbon sequestration and storage in plantations on roadsides in southern Quebec, Canada. We used the Carbon Budget Model of the Canadian Forester Sector 3 (CBM-CFS3) to simulate the carbon sequestration capacity over 100 years of plantations established following afforestation with different species mixtures based on local needs and aspirations. We then compared the carbon sequestration potential of simulated plantations with the carbon storage of natural vegetation of reference roadsides with different histories of land use. Our findings suggested that plantations on roadsides subjected to high anthropogenic pressure, such as road rights-of-way, may provide carbon sequestration benefits relative to baseline conditions (i.e., no plantation). For instance, 15 years after afforestation, the additional carbon sequestration potential of plantations on road rights-of-way varied between 25 and 32 Mg ha−1, depending on the afforestation scenario. However, allowing roadsides classified as abandoned agricultural lands to undergo natural succession could promote higher carbon storage on roadsides than planting, irrespective of species mixtures. Our results indicated that the carbon storage of vegetation resulting from the abandonment of agriculture 35 to 45 years ago showed a range of 260 to 290 Mg ha−1, which exceeded the carbon stocks predicted with afforestation models for 60 to 84 years after planting. Indeed, reference roadsides used for agriculture in the past, but that have otherwise not been subjected to other anthropogenic degradation, appeared to naturally evolve toward forest vegetation with higher carbon stocks than simulated plantations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».