Investigating Carbon Dynamics of a Young Temperate Coniferous Forest Using Long-Term Eddy Covariance Flux Observations
Notice bibliographique
Résumé
Plantation and managed forests are major sink of atmospheric CO2 in North America and across the world. If properly managed, these forests may help to offset anthropogenic greenhouse gas emissions to mitigate climate change. This study investigated the impacts of climate variability, extreme weather events, and disturbance (thinning) on the growth and carbon (C) exchanges of a young temperate coniferous plantation forest (48-year-old white pine (Pinus strobus)) in the Great Lakes region in Canada using long-term eddy covariance flux observations. CO2 fluxes, as well as meteorological and soil variables were continuously measured from 2008 to 2021 (14 years) to estimate net ecosystem productivity (NEP), ecosystem respiration (RE), and gross ecosystem productivity (GEP). Soil respiration (Rs) was also measured using automatic soil chambers from 2017 to 2019. Selective thinning was conducted first time in this stand in January 2021 to remove approximately 1/3 of the basal area. Study results showed that climate conditions in the early growing season, from late May to mid-July, determined the overall strength of C uptake in any given year. However, above-average temperature and precipitation in the late growing season significantly reduced NEP and even in some cases, transformed the forest into a net C source for short periods due to large pulses of RE. Mean annual GEP, RE and NEP values were 1660 ±199, 1087 ±96 and 592 ±169 g C m-2 yr-1, respectively, from 2008 to 2021. Thinning did not significantly impact the C uptake of the forest as the stand remained a net C sink with an annual NEP of 648 g C m-2 yr-1 in 2021. Changes in annual GEP, RE and NEP in 2021 remained within the range of interannual variability over the study period. Overall, Rs accounted for roughly 89% of the annual RE in this stand. A complete understanding of the response of forest C dynamics to climate variability and thinning in young plantation forests is critical to guiding future forest management efforts for enhancing the growth and C uptake of these forest plantations to maximize their potential in support of providing nature-based climate solutions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».