A comparison of fast-growing maritime pine (<i>Pinus pinaster</i> Aiton.) plantations with native broadleaved vegetation for greenhouse gas balances
Notice bibliographique
Résumé
Establishing fast-growing plantations is a long-term strategic climate change mitigation option, since these plantations may absorb carbon at an accelerated rate and alleviate the pressure on natural forests. In Istanbul, nearly 5% of the forests, totaling 32 603 ha of natural oak–beech forest ecosystems, were converted to maritime pine ( Pinus pinaster Aiton.) plantations in the 1990s. Maritime pine grows faster than native mixed broadleaf forests but introduces a higher fire risk. The objective of this study was to assess the greenhouse gas (GHG) consequences of these conversions by analyzing wildfire emissions and carbon stock changes for a period of two decades after conversion. The carbon modeling was done using the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector model calibrated with ground measurements. The results revealed that the total ecosystem carbon stocks would remain at 97.9 tC/ha (Avoided Species Conversion scenario) compared to 116.7 tC/ha in the Business as Usual (BAU) scenario. The BAU scenario refers to real-life conditions that the species conversions have occurred. The fire emissions had a minor share in total ecosystem GHG balance, because the burnt area rate was low (around 0.1%) during the assessment period.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».