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deadwood是欧洲森林中的关键旧元素，也是该地区生物多样性保护实践的基石，被认为是可持续森林管理的重要指标。尽管它是生物多样性的遗产元素，但不确定性仍然存在于戴德伍德潜力的驱动因素上，其在欧洲森林中的空间分布以及由于管理和气候变化而导致未来可能会发生变化。为了填补这一空白，我们结合了一个综合的枯木数据集，以适合机器学习和贝叶斯障碍型模型，以与多个环境和社会经济预测指标相对。我们将模型部署在网格的预测因子上，以预测欧洲替代气候（RCP4.5和RCP8.5）和管理场景（以生物多样性为导向的生产和面向生产的Stragies）的预测变化。我们的结果表明，中欧的蒙塔尼森林和斯堪的纳维亚半岛的森林中的Deadwood热点。未来的气候条件可能会在本世纪中叶的气候下将枯木潜力降低到13％，而南欧的区域损失高达22％。尽管如此，管理层对更面向生物多样性的策略的变化，包括增加混合森林的份额和延长的旋转长度，可能会减轻这种损失，从而减少4％的枯木潜力。我们得出的结论是，自适应管理可以在不断变化的环境条件下促进枯木，从而支持栖息地维护着Nance和森林多功能。
环境管理杂志 - IIASA PURE
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