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Enregistrement W4392599308 · doi:10.5194/egusphere-egu24-5097

Development of continuous cover forests under different levels of global warming – a methodological case study in Southern Germany

2024· preprint· en· W4392599308 sur OpenAlexaff
Marc Djahangard, Maximiliano Costa, Harald Bugmann, Rasoul Yousefpour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover (algebra)Forest coverGlobal warmingEnvironmental scienceEnvironmental resource managementGeographyClimatologyClimate changeEcologyEngineeringGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informing forest decision makers about the impacts of climate change on forests is challenging because the representative concentration pathway scenarios (RCPs) impose deep uncertainty and complexity that is difficult to integrate in management planning. A user-oriented translation of the RCPs would facilitate the integration of climate change impacts in forest decisions and improve the understanding of how different climate policy actions would affect forests.We applied a translation of the RCPs by analyzing how three global warming scenarios related to climate policy actions – the Paris targets (1.5°C and 2°C warming) and a higher warming level without climate policy (3°C) – would impact forest dynamics. We developed indices of forest processes (e.g., species succession, biomass, harvest) that capture changes induced by the global warming scenarios relative to a reference period (1981 – 2010). The methodology was adapted from the JRC PESETA IV project, where climate indices had been developed and impacts on forest vulnerability was explored.We applied this method with a large-scale forest model (LandClim) on a complex and highly diverse 5000 ha forest landscape over an elevation gradient from lowland deciduous to high montane conifer forests in the area of Freiburg, Southern Germany. Simulations started from the state of the forest in the year 2010, and both no-management and a business-as-usual management (BAU) was simulated. For the initial state of the forest, we applied a state-of-the-art initialization procedure that makes use of a detailed inventory network (over 2000 inventory points in the study area) to depict the current forest conditions (e.g., species distribution, stem numbers, tree ages, stem diameters at breast height) at high resolution. BAU was applied in the form of close-to-nature management based on the guidelines by the State Forestry Department. It includes >10 forest types with both younger and older stands.Simulation results indicate reductions of biomass and species richness at lower elevations, including both lowland and submontane zones, connected to an upslope shift of species. As these changes intensify with increasing global warming, the largest impacts are observed under the 3°C warming scenario, leading to the loss of biodiversity associated with dominant species capitalizing on the changing ecological conditions.In summary, by applying this method for a diversity in continuous cover forests over a large elevation gradient, our study outlines important forest dynamics representative for temperate forests in Central Europe under three global warming scenarios. Moreover, the evaluation of close-to-nature management can give important insights for forest decision making.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,228 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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