Forest Bioenergy or Forest Carbon? Assessing Trade-Offs in Greenhouse Gas Mitigation with Wood-Based Fuels
Notice bibliographique
Résumé
The potential of forest-based bioenergy to reduce greenhouse gas (GHG) emissions when displacing fossil-based energy must be balanced with forest carbon implications related to biomass harvest. We integrate life cycle assessment (LCA) and forest carbon analysis to assess total GHG emissions of forest bioenergy over time. Application of the method to case studies of wood pellet and ethanol production from forest biomass reveals a substantial reduction in forest carbon due to bioenergy production. For all cases, harvest-related forest carbon reductions and associated GHG emissions initially exceed avoided fossil fuel-related emissions, temporarily increasing overall emissions. In the long term, electricity generation from pellets reduces overall emissions relative to coal, although forest carbon losses delay net GHG mitigation by 16-38 years, depending on biomass source (harvest residues/standing trees). Ethanol produced from standing trees increases overall emissions throughout 100 years of continuous production: ethanol from residues achieves reductions after a 74 year delay. Forest carbon more significantly affects bioenergy emissions when biomass is sourced from standing trees compared to residues and when less GHG-intensive fuels are displaced. In all cases, forest carbon dynamics are significant. Although study results are not generalizable to all forests, we suggest the integrated LCA/forest carbon approach be undertaken for bioenergy studies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».