Assessing the economic tradeoffs of various forest management activities to enhance carbon sequestration efforts in Pennsylvania and Maryland
Notice bibliographique
Résumé
Forests play a vital role in mitigating climate change by sequestering and storing atmospheric carbon dioxide. State forestry agencies in the United States can enhance these benefits through sustainable management practices on public lands and by supporting private landowners with technical assistance and financial incentives. Furthermore, understanding the implications of shifting incentives for climate-smart forest management is essential to improving the efficacy of landowner support. This study evaluates the financial tradeoffs of various forest management strategies compared to a business-as-usual (BAU) scenario using modeled outputs from the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) and two associated harvest wood product models in Maryland and Pennsylvania. Results show that scenarios like afforestation, restocking, and silvopasture provide higher net present value (NPV) when carbon revenue is included, despite initially lower returns compared to BAU. Scenarios such as controlled deer browsing and silvopasture outperformed BAU in NPV when accounting for carbon sequestration. Altering rotation lengths showed higher economic tradeoffs compared to other management strategies. Active forest management with diversified strategies, such as a portfolio approach incorporating multiple management strategies simultaneously, produced the best balance between economic and ecological goals. These strategies enhance carbon sequestration, improve NPV, and support climate change mitigation more effectively than BAU or single management approaches. Actively managed forests with diverse prescriptions produce superior benefits for both climate mitigation and forest productivity. The findings underscore the importance of active management and collaboration among policymakers, foresters, and stakeholders to optimize forest carbon benefits while maintaining ecological and economic balance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».