Assessing the impact of afforestation as a natural climate solution in the Canadian boreal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural climate solutions (NCSs) are conservation, restoration, and improved land management actions that have potential to provide climate mitigation across different land cover types. NCS related to forests offer a significant portion of cost-effective NCS mitigation required to limit warming to below 2 °C. Afforestation—planting trees in areas where forests can occur but does not currently exist has been proposed as a viable NCS. Here, we examine how long-term, medium resolution satellite datasets and physiological growth models can be used to inform potential carbon accumulation from forest afforestation. We leverage free and open Landsat-derived datasets to examine potential increases in aboveground biomass (AGB) and tons of CO 2 equivalent (CO 2 e) that afforestation may provide by 2050 in the Canadian boreal. We utilized contemporary Landsat-scale definitions of land cover, forest age, and species datasets to identify opportunities for new forest growth in areas previously unforested across study sites. These datasets, along with terrain and climate, were used as inputs for the 3-PG physiological growth model, which converts solar radiation into net primary productivity on a monthly time-step, and was parameterized for key natural species to simulate forest growth and carbon accumulation under three different future climate scenarios. We compared these new fine-scale, climate-adapted estimates with previous findings. The amount of CO 2 e sequestered per hectare per year increased with increasing CO 2 emissions (4.0%–12.4% more carbon). Using a reference area, the fertilized simulation sequestered 24.38 Tg CO 2 e yr −1 in 2050 compared to 24.9 Tg CO 2 e yr −1 proposed in other research under the warmest scenario. The use of physiological models linked to satellite data to support NCS calculations, particularly for unforested areas, is a new application. The results highlight the potential for 3-PG to be used to estimate AGB and provide valuable information for the performance of NCS under a changing climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».