Economic impacts of climate change on forests: a PICUS–LANDIS–CGE modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is expected to alter both forest stand- and landscape-level dynamics through a change in environmental characteristics. While numerous studies have employed models to assess the ecological and/or economic impacts of such changes on forests throughout the world, there is need to further refine such analyses. In this paper, we contribute to this literature by coupling an ecological (PICUS–LANDIS II) modeling framework with an economic (computable general equilibrium) model to better account for the economic impact associated with climate-induced impacts on forest stand- and landscape-level structure and composition dynamics. Applying this framework to a case-study region of New Brunswick, Canada, we estimate that climate change will reduce softwood supply by 16%–73% and impact hardwood supply in the range of −2% to +4% by 2150. The change in wood supply is estimated to reduce the value of the softwood and hardwood forestry and logging sector output by up to 51% and 17%, respectively, by 2150. These sector-level impacts may lead to a 0.08%–0.88% reduction in annual gross domestic product by 2150. The methodological advances established in this study can be used to better inform future forest management and economic plans that aim to lessen both the ecological and economic impact of climate change.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».