Role of forest biomass change in shaping future land use and land cover change
Notice bibliographique
Résumé
Forest biomass changes influence the forest area required to meet the demand for timber and carbon storage, and thus land use and land cover change (LULCC). The worldwide impacts of global change (e.g., climate change, CO2 fertilization, nitrogen deposition) on forest biomass have been widely recognized and examined, yet are usually ignored by existing LULCC projections. This study explores the role of forest biomass change driven by global change in future global LULCC projections and investigates the underlying drivers. We incorporated the global change impacts on forest biomass from a land surface model driven by the projections from two Earth system models (ESMs) under three Shared Socioeconomic Pathways (SSP) scenarios (SSP126, SSP370, and SSP585) into an integrated assessment model, the Global Change Analysis Model. Considering forest biomass change decreases the projected expansion of managed forests and managed pastures, reduces the loss of unmanaged pastures and unmanaged forests, and provides more areas for cropland. The relative decrease in managed forest is-4.0%,-21.7% and-31.9%, respectively under SSP126, SSP370, and SSP585 in 2100 if forest biomass change is considered. CO2 fertilization is the dominant driver of increasing forest biomass and thus LULCC, compared to the change in climate and nitrogen deposition under SSP585. Using climate forcing data from two ESMs leads to similar impacts of forest biomass change on LULCC in terms of sign and trend but different magnitudes. This study highlights the large impact of forest biomass change on shaping future LULCC dynamics and the critical role of CO2 fertilization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».