Integrating the effects of climate change into long-term strategic forest management planning using a process-based stand model
Notice bibliographique
Résumé
Integrating climate change into strategic forest management is critical for predicting forest dynamics and maintaining resource availability. However, there is currently no scientific consensus on the best approach for integrating climate change effects into strategic-level forest management planning. In this study, we propose a novel approach to incorporate climate change into a strategic forest planning model, Woodstock, using a parsimonious set of climate-sensitive stand yield tables and transition rules derived from the PICUS stand simulation model, calibrated for the Acadian forest region. Climate-sensitive yield tables were generated for a baseline and two climate forcing scenarios to dynamically capture climate effects on forest growth and composition. Initial forest conditions were grouped into four age classes for each stand type, with future conditions determined by three transition periods. Stand simulations predicted a significant shift toward warm-adapted species, with red maple, white pine, and yellow birch becoming more dominant, while cold-adapted species like balsam fir and spruce declined by 2120. Under high climate forcing, the merchantable wood volume is projected to decrease by 50%, indicating potential shortages and economic risks. The incorporation of climate change uncertainty into strategic forest planning is essential to reduce the risk of overutilization of forest resources. This research offers a novel and practical approach to integrating climate change into forest planning models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».