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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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Année de publication
  • Entre 2000 et 2025

Résultats 875 ressources

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Résumés
  • Wu, H., Guo, Z., & Peng, C. (2003). Distribution and storage of soil organic carbon in China. Global Biogeochemical Cycles, 17(2), 2001GB001844. https://doi.org/10.1029/2001GB001844

    Surface soils hold the largest terrestrial organic carbon pool, although estimates of the world's soil organic carbon storage remain controversial, largely due to spatial data gaps or insufficient data density. In this study, spatial distribution and storage of soil organic carbon in China are estimated using the published data from 34,411 soil profiles investigated during China's second national soil survey. Results show that organic carbon density in soils varies from 0.73 to 70.79 kg C/m 2 with the majority ranging between 4.00 and 11.00 kg C/m 2 . Carbon density decreases from east to west. A general southward increase is obvious for western China, while carbon density decreases from north to south in eastern China. Highest values are observed in forest soils in northeast China and in subalpine soils in the southeastern part of the Tibetan Plateau. The average density of ∼8.01 kg C/m 2 in China is lower than the world's mean organic carbon density in soil (∼10.60 kg C/m 2 ), mainly due to the extended arid and semi‐arid regions. Total organic carbon storage in soils in China is estimated to be ∼70.31 Pg C, representing ∼4.7% of the world storage. Carbon storage in the surface organic horizons which is most sensitive to interactions with the atmosphere and environmental change is ∼32.54 Pg C.

    Consulter sur agupubs.onlinelibrary.wiley.com
  • Wu, H., Guo, Z., & Peng, C. (2003). Land use induced changes of organic carbon storage in soils of China. Global Change Biology, 9(3), 305–315. https://doi.org/10.1046/j.1365-2486.2003.00590.x

    Abstract Using the data compiled from China's second national soil survey and an improved method of soil carbon bulk density, we have estimated the changes of soil organic carbon due to land use, and compared the spatial distribution and storage of soil organic carbon (SOC) in cultivated soils and noncultivated soils in China. The results reveal that ∼  57% of the cultivated soil subgroups ( ∼  31% of the total soil surface) have experienced a significant carbon loss, ranging from 40% to 10% relative to their noncultivated counterparts. The most significant carbon loss is observed for the non‐irrigated soils (dry farmland) within a semiarid/semihumid belt from northeastern to southwestern China, with the maximum loss occurring in northeast China. On the contrary, SOC has increased in the paddy and irrigated soils in northwest China. No significant change is observed for forest soils in southern China, grassland and desert soils in northwest China, as well as irrigated soils in eastern China. The SOC storage and density under noncultivated conditions in China are estimated to ∼  77.4 Pg (10 15  g) and ∼  8.8 kg C m −2 , respectively, compared to a SOC storage of ∼  70.3 Pg and an average SOC density of ∼  8.0 kg C m −2 under the present‐day conditions. This suggests a loss of ∼  7.1 Pg SOC and a decrease of ∼  0.8 kg C m −2 SOC density due to increasing human activities, in which the loss in organic horizons has contributed to ∼  77%. This total loss of SOC in China induced by land use represents ∼  9.5% of the world's SOC decrease. This amount is equivalent to ∼  3.5 ppmv of the atmospheric CO 2 increase. Since ∼  78% of the currently cultivated soils in China have been degraded to a low/medium productivities and are responsible for most of the SOC loss, an improved land management, such as the development of irrigated and paddy land uses, would have a considerable potential in restoring the SOC storage. Assuming a restoration of ∼  50% of the lost SOC during the next 20–50 years, the soils in China would absorb ∼  3.5 Pg of carbon from the atmosphere.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Zhang, L., Peng, C., Huang, S., & Zhou, X. (2002). Development and evaluation of ecoregion-based jack pine height-diameter models for Ontario. The Forestry Chronicle, 78(4), 530–538. https://doi.org/10.5558/tfc78530-4

    The Chapman-Richards growth function is used to model jack pine (Pinus banksiana Lamb.) tree height-diameter relationships at provincial, regional, and ecoregional levels. The results suggest that the tree height-diameter relationships of jack pine are significantly different among the geographic regions of Ontario, depending on local climatic, soil, and ecological conditions. In light of this study, the provincial and regional height-diameter models are not appropriate for predicting tree heights at the ecoregional level. Further, applying a specific ecoregional model to other ecoregions will also result in significant biases for predicting local tree heights. The ecoregion-based height-diameter models developed in this study may provide more accurate information on tree growth and development to forest resource managers and planners. Key words: Chapman-Richards growth function, permanent sample plot, non-linear extra sum of square method, forest management

    Consulter sur pubs.cif-ifc.org
  • Jiang, H., Apps, M. J., Peng, C., Zhang, Y., & Liu, J. (2002). Modelling the influence of harvesting on Chinese boreal forest carbon dynamics. Forest Ecology and Management, 169(1–2), 65–82. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(02)00299-2
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Liu, J., Peng, C., Apps, M., Dang, Q., Banfield, E., & Kurz, W. (2002). Historic carbon budgets of Ontario’s forest ecosystems. Forest Ecology and Management, 169(1–2), 103–114. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(02)00301-8
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Liu, J., Peng, C., Dang, Q., Apps, M., & Jiang, H. (2002). A component object model strategy for reusing ecosystem models. Computers and Electronics in Agriculture, 35(1), 17–33. https://doi.org/10.1016/S0168-1699(02)00067-4
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Peng, C., Jiang, H., Apps, M. J., & Zhang, Y. (2002). Effects of harvesting regimes on carbon and nitrogen dynamics of boreal forests in central Canada: a process model simulation. Ecological Modelling, 155(2–3), 177–189. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(02)00134-5
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Peng, C., Liu, J., Dang, Q., Apps, M. J., & Jiang, H. (2002). TRIPLEX: a generic hybrid model for predicting forest growth and carbon and nitrogen dynamics. Ecological Modelling, 153(1–2), 109–130. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(01)00505-1
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Peng, C., Liu, J., Dang, Q., Zhou, X., & Apps, M. (2002). Developing carbon-based ecological indicators to monitor sustainability of Ontario’s forests. Ecological Indicators, 1(4), 235–246. https://doi.org/10.1016/S1470-160X(02)00010-9
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Fang, J., Piao, S., Tang, Z., Peng, C., & Ji, W. (2001). Interannual Variability in Net Primary Production and Precipitation. Science, 293(5536), 1723–1723. https://doi.org/10.1126/science.293.5536.1723a
    Consulter sur www.science.org
  • Peng, C., Zhang, L., & Liu, J. (2001). Developing and Validating Nonlinear Height–Diameter Models for Major Tree Species of Ontario’s Boreal Forests. Northern Journal of Applied Forestry, 18(3), 87–94. https://doi.org/10.1093/njaf/18.3.87

    Abstract Six commonly used nonlinear growth functions were fitted to individual tree height-diameter data of nine major tree species in Ontario's boreal forests. A total of 22,571 trees was collected from new permanent sample plots across the northeast and northwest of Ontario.The available data for each species were split into two sets: the majority (90%) was used to estimate model parameters, and the remaining data (10%) were reserved to validate the models. The performance of the models was compared and evaluated by model, R2, mean difference, and mean absolute difference. The results showed that these six sigmoidal models were able to capture the height–diameter relationships and fit the data equally well, but produced different asymptote estimates. Sigmoidal models such as Chapman–Richards, Weibull, and Schnute functions provided the most satisfactory height predictions. The effect of model performance on tree volume estimation was also investigated. Tree volumes of different species were computed by Honer's volume equations using a range of diameters and the predicted tree total height from the six models. For trees with diameter less than 55 cm, the six height-diameter models produced very similar results for all species, while more differentiation among the models was observed for large-sized trees (e.g., diameters > 80 cm). North. J. Appl. For. 18:87–94.

    Consulter sur academic.oup.com
  • Fang, J., Chen, A., Peng, C., Zhao, S., & Ci, L. (2001). Changes in Forest Biomass Carbon Storage in China Between 1949 and 1998. Science, 292(5525), 2320–2322. https://doi.org/10.1126/science.1058629

    The location and mechanisms responsible for the carbon sink in northern mid-latitude lands are uncertain. Here, we used an improved estimation method of forest biomass and a 50-year national forest resource inventory in China to estimate changes in the storage of living biomass between 1949 and 1998. Our results suggest that Chinese forests released about 0.68 petagram of carbon between 1949 and 1980, for an annual emission rate of 0.022 petagram of carbon. Carbon storage increased significantly after the late 1970s from 4.38 to 4.75 petagram of carbon by 1998, for a mean accumulation rate of 0.021 petagram of carbon per year, mainly due to forest expansion and regrowth. Since the mid-1970s, planted forests (afforestation and reforestation) have sequestered 0.45 petagram of carbon, and their average carbon density increased from 15.3 to 31.1 megagrams per hectare, while natural forests have lost an additional 0.14 petagram of carbon, suggesting that carbon sequestration through forest management practices addressed in the Kyoto Protocol could help offset industrial carbon dioxide emissions.

    Consulter sur www.science.org
  • Peng, C. (2000). From static biogeographical model to dynamic global vegetation model: a global perspective on modelling vegetation dynamics. Ecological Modelling, 135(1), 33–54. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(00)00348-3
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Peng, C. (2000). Growth and yield models for uneven-aged stands: past, present and future. Forest Ecology and Management, 132(2–3), 259–279. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(99)00229-7
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Peng, C. (2000). Understanding the role of forest simulation models in sustainable forest management. Environmental Impact Assessment Review, 20(4), 481–501. https://doi.org/10.1016/S0195-9255(99)00044-X
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
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