Modeling Carbon Sequestration and Economic Returns Using 3-PG in the FSC-Certified Simcoe County Forest
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we developed three forest management scenarios for Simcoe County Forest in Southern Ontario, Canada, using the Physiological Principles Predicting Growth (3-PG) model to simulate future forest growth and carbon dynamics. The focus was on four main species: Red pine (Pinus resinosa), White pine (Pinus strobus), Sugar maple (Acer saccharum), and Red oak (Quercus rubra). We parameterized, calibrated, and validated parameters of the 3-PG model for these four species and applied the model to evaluate the performance of management scenarios incorporating timber and carbon values in Simcoe County Forest. The first scenario, “business as usual,” maintained the existing management plan for the forest, ensuring stable timber income (531.2 CAD/hectare) and moderate carbon sequestration. The second scenario aimed to optimize management for the highest timber Net Present Value (NPV), with half of the trees harvested before 2030, followed by gradual thinning over 15 years. This approach yielded the highest financial returns (1634.1 CAD/hectare) but the lowest carbon sequestration potential. The third scenario integrated carbon certification, emphasizing the retention of sugar maple stands over the next 20 years. This scenario produced financial returns (580.2 CAD/hectare) higher than the “business as usual” scenario, while saving 49.33 tons of biomass per hectare. Overall, this study provides a reference for the implementation of carbon sequestration projects.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».