Retention forestry as a climate solution: Assessing biomass, soil carbon and albedo impacts in a northern temperate coniferous forest
Notice bibliographique
Résumé
Forest management pathways for nature-based climate solutions, such as variable retention harvesting (VRH), have been gaining traction in recent years; however, their net biochemical and biophysical impacts remain unknown. Here, we use a combination of close-range and satellite remote sensing, eddy covariance technique, and ground-based biometric measurements to investigate forest thinning density and aggregation that maintain ecosystem nutrients, enhance tree growth and provide a negative feedback to the local climate in a northern temperate coniferous forest stand in Ontario, Canada. Our results showed that soil carbon (C) and nitrogen (N) in VRH plots were significantly lower (p < 0.05) for all VRH treatments compared to unharvested plots. On average, soil C was reduced by −0.64 ± 0.22 Δ% C and N by −0.023 ± 0.008 Δ% N in VRH plots. We also observed the largest loss of soil C and N in open areas of aggregate plots. Furthermore, the changes in albedo resulting from VRH treatment were equivalent to removing a large amount of C from the atmosphere, ranging from 1.3 ± 0.2 kg C yr−1 m−2 in aggregate 33 % crown retention plots to 3.4 ± 0.5 kg C yr−1 m−2 in dispersed 33 % crown retention plots. Our findings indicate that spatially dispersed VRH resulted in minimal loss of soil C and N and the highest understory growth and C uptake, while enhanced tree growth and local cooling through increased albedo were observed in dispersed VRH plots with the fewest residual trees. These findings suggest that using the harvested trees from VRH in a way that avoids releasing C into the atmosphere makes dispersed VRH the preferred forest management pathway for nature-based climate solutions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».