Climate change mitigation through woodland caribou (<i>Rangifer tarandus)</i> habitat restoration in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change poses a significant global threat, requiring rapid and effective mitigation strategies to limit future warming. Tree planting is a commonly proposed and readily implementable natural climate solution. It is also a vital component of habitat restoration for the threatened woodland caribou (Rangifer tarandus). There is potential for the goals of caribou conservation and carbon sequestration to be combined for co-benefits. We examine this opportunity by estimating the carbon sequestration impacts of tree planting in woodland caribou range in British Columbia (BC), Canada. To do so, we couple Landsat-derived datasets with Physiological Processes Predicting Growth, a process-based model of forest growth. We compare the sequestration impacts of planting informed by woodland caribou habitat needs to planting for maximum carbon sequestration under multiple future climate scenarios including shared socio‐economic pathways (SSP) 2, representing ∼2.7 °C warming, and SSP5, representing ∼4.4 °C warming. Trees were modelled as planted in 2025. Province-wide by 2100, planting for maximum-carbon sequestration averaged 1062 Mg CO2 · ha−1 planted, while planting for caribou habitat resulted in an average of 930 Mg CO2 · ha−1 planted, a reduction of 12%. We found that relative sequestration between herds remained similar across warming scenarios and that, for most ecotypes, sequestration increased from 5% to 7% between the coldest (∼2.7 °C warming) and warmest (∼4.4 °C warming) scenario. Variability in the relative sequestration impacts of planting strategies was observed between herds, highlighting the importance of spatially-explicit, herd-level analysis of future forest growth when planning restoration activities. Our findings indicate a large potential for co-benefits between carbon sequestration and woodland caribou habitat restoration across BC in all warming scenarios modelled. They also underscore the value of process-based forest growth models in evaluating the carbon implications of tree planting and habitat restoration across large areas under a changing climate.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».