Skip to main content

Estimating net primary production of forests in the Canadian Prairie Provinces using an inventory-based carbon budget model

Buy Article:

$50.00 plus tax (Refund Policy)


The Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS2) is a forest inventory-based ecosystem simulation model. It has been used previously for both retrospective and projective analyses of the carbon pools and fluxes of the Canadian forest ecosystems at the national, regional, and stand level. The objective of this study was to determine and evaluate forest net primary production (NPP) in the three Prairie Provinces in west-central Canada, as estimated by the model. The model simulated an averaged aboveground NPP (NPPA) of 172 g C·m–2·year–1 for the regional forests, varying from 72 to 293 g C·m–2·year–1, depending on ecoclimatic province, forest type, age, and site productivity. Comparisons of NPPA estimates for the boreal forest (165–179 g C·m–2·year–1) with results from direct measurements, modeling, and empirical calculations show that the CBM-CFS2 produced reasonable estimates of NPPA. The model incorporates different types of disturbances such as wildfire, harvesting, and insects and is able to evaluate NPP changes with stand age. However, belowground NPP may be overestimated, especially for young and unproductive stands. This can be explained by the current parameter estimates for the fine-root component of belowground biomass and for fine-root turnover rates.

Le modèle de bilan du carbone du Service canadien des forêts (CBM-CFS2) est un modèle de simulation des écosystèmes basé sur l'inventaire. Il a été utilisé précédemment pour des analyses à la fois rétrospectives et prospectives des réservoirs et des flux de carbone des écosystèmes forestiers du Canada à l'échelle nationale, régionale et locale. L'objectif de cette étude était de déterminer et d'évaluer la production primaire nette (PPN) des forêts dans les trois provinces des prairies du centre-ouest du Canada, telle qu'estimée par le modèle. Le modèle simule une PPN aérienne moyenne (PPNA) de 172 g C·m–2·an–1 pour les forêts de la région qui varie entre 72 et 293 g C·m–2·an–1, en fonction de la province écoclimatique, du type forestier, de l'âge et de la productivité de la station. La comparaison des valeurs estimées de PPNA pour la forêt boréale (165–179 g C·m–2·an–1) avec des résultats provenant de mesures directes, d'estimations empiriques et de modèles montrent que le CBM-CFS2 fournit des estimations raisonnables de PPN aérienne. Le modèle incorpore différents types de perturbations comme les feux, la récolte et les insectes et est capable d'évaluer des changements de PPN en fonction de l'âge des peuplements. Toutefois, la PPN souterraine est sans doute surestimée, surtout pour les jeunes peuplements et les peuplements improductifs. Ceci peut s'expliquer par la valeur des paramètres utilisée présentement pour la composante des racines fines de la biomasse souterraine et pour le taux de renouvellement des racines fines.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: January 1, 2002

More about this publication?
  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • ingentaconnect is not responsible for the content or availability of external websites

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
Cookie Policy
ingentaconnect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more