Climate Change Impacts on Forest Carbon: Drought, Fire, Biotic Disturbances and Long-Term Sink Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forests currently absorb a substantial fraction of anthropogenic CO₂ emissions, buffering the pace of climate change. However, rising temperatures, altered precipitation regimes and increasing disturbance intensity are undermining the stability of forest carbon stocks. This review synthesizes evidence on four key pathways by which climate change affects forest carbon: (1) drought impacts on tree growth and mortality, (2) changing fire regimes, (3) pest and disease outbreaks, and (4) long-term resilience of forest carbon sinks. Hotter droughts reduce growth, increase mortality and create “legacy effects” that depress carbon uptake for years after drought events. Increasing fire frequency and severity, particularly in boreal and Mediterranean regions, directly consume biomass, erode soil carbon, and can shift vegetation to lower-carbon states. Pest and disease outbreaks—exemplified by the mountain pine beetle in western Canada—are amplified by warming and drought, transforming vast forest areas from carbon sinks into net sources. At larger scales, disturbance amplification and drought-induced “sink saturation” are weakening forest contributions to national and global climate targets, as shown in Europe, North America and the Amazon. Nonetheless, management that promotes structural and species diversity, reduces fuel loads and limits high-risk monocultures can enhance the resilience of forest carbon sinks under a warming climate. Keywords: forest carbon, drought, wildfire, insect outbreaks, tree mortality, carbon sink resilience
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».