A mathematical modeling framework to optimize the climate change mitigation potential of the forest sector in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Forests play a crucial role in the global carbon cycle, sequestering atmospheric carbon dioxide and storing it within various ecosystem pools and harvested wood products (HWPs). HWPs can further reduce greenhouse gas (GHG) emissions by substituting carbon-intensive materials and energy sources. This thesis develops an integrated mathematical modeling framework designed to simulate and optimize the climate change mitigation potential of the forest sector in British Columbia (BC), Canada. This framework consists of the Strategic Forest Management Model (SFMM), the Forest Carbon Budget Model (FCBM), and the Wood Product Carbon Model (WPCM), incorporating key carbon indicators such as the total carbon stock of the forest and the net carbon emissions from the forest. The study uses the Prince George Timber Supply Area (TSA) as the case study area. Scenarios ranging from a no-harvest approach to a maximize-harvest approach are simulated to explore the impact of management activities on forest carbon dynamics. In addition, the method used to connect SFMM and FCBM is rigorously tested to ensure the credibility and reliability of the modeling results, demonstrating the framework’s robustness in accurately predicting forest carbon dynamics under various management scenarios. This study also evaluates trade-offs between timber supply and forest carbon management. By employing the epsilon-constraint method, the research generates Pareto front curves that elucidate the quantitative trade-offs between maximizing wood supply versus maximizing total forest carbon stock or minimizing net forest carbon emissions. It reveals the inverse relationship between maximizing wood supply and forest carbon benefits. Extensive sensitivity analyses further examine how variations in the climate impacts of HWPs influence the model’s optimal forest carbon management solution, highlighting the importance of product longevity and substitution effects in carbon forestry decision-making. The research findings underscore important insights for policymakers and forest managers aiming to balance economic and climate objectives during the forest management planning process, ultimately contributing to BC’s goals of reducing GHG emissions and enhancing the forest sector’s role in climate change mitigation.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».