亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Maximizing carbon sequestration potential in Chinese forests through optimal management

固碳 碳汇 环境科学 森林经营 水槽(地理) 生物量(生态学) 生物地球化学循环 温室气体 林产品 气候变化 农林复合经营 生态学 地理 二氧化碳 生物 地图学
作者
Zhen Yu,Shirong Liu,Haikui Li,Jingjing Liang,Weiguo Liu,Shilong Piao,Hanqin Tian,Guoyi Zhou,Chaoqun Lü,Weibin You,Pengsen Sun,Yanli Dong,Stephen Sitch,Evgenios Agathokleous
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1) 被引量:20
标识
DOI:10.1038/s41467-024-47143-5
摘要

Abstract Forest carbon sequestration capacity in China remains uncertain due to underrepresented tree demographic dynamics and overlooked of harvest impacts. In this study, we employ a process-based biogeochemical model to make projections by using national forest inventories, covering approximately 415,000 permanent plots, revealing an expansion in biomass carbon stock by 13.6 ± 1.5 Pg C from 2020 to 2100, with additional sink through augmentation of wood product pool (0.6-2.0 Pg C) and spatiotemporal optimization of forest management (2.3 ± 0.03 Pg C). We find that statistical model might cause large bias in long-term projection due to underrepresentation or neglect of wood harvest and forest demographic changes. Remarkably, disregarding the repercussions of harvesting on forest age can result in a premature shift in the timing of the carbon sink peak by 1–3 decades. Our findings emphasize the pressing necessity for the swift implementation of optimal forest management strategies for carbon sequestration enhancement.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
6秒前
杏杏完成签到,获得积分10
6秒前
机智访琴发布了新的文献求助10
7秒前
喵呜发布了新的文献求助10
9秒前
14秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
15秒前
aubusson应助科研通管家采纳,获得20
15秒前
奋斗的铅笔完成签到 ,获得积分10
16秒前
18秒前
20秒前
molihuakai应助王老裂采纳,获得10
21秒前
22秒前
GIA发布了新的文献求助10
24秒前
amiao完成签到,获得积分10
24秒前
科研三井泽完成签到,获得积分10
25秒前
Hello应助忐忑的远山采纳,获得10
25秒前
徐锋发布了新的文献求助10
27秒前
zhongxia发布了新的文献求助10
27秒前
所所应助林翔翔采纳,获得10
30秒前
li完成签到 ,获得积分10
31秒前
很酷的妞子完成签到,获得积分10
36秒前
希望天下0贩的0应助徐锋采纳,获得10
36秒前
呼哧呼哧发布了新的文献求助10
38秒前
39秒前
v0id应助GIA采纳,获得10
40秒前
温柔的静丹完成签到,获得积分10
44秒前
奶酪完成签到 ,获得积分10
44秒前
林翔翔发布了新的文献求助10
45秒前
HHHH完成签到,获得积分10
49秒前
机智访琴完成签到,获得积分10
57秒前
59秒前
DONG关注了科研通微信公众号
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
00hello00发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7585413
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9163707
关于积分的说明 19611639
捐赠科研通 7166690
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266600
关于科研通互助平台的介绍 2431588
邀请新用户注册赠送积分活动 2258282