Carbon debt repayment or carbon sequestration parity? Lessons from a forest bioenergy case study in Ontario, Canada
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest bioenergy can contribute to climate change mitigation by reducing greenhouse gas ( GHG ) emissions associated with energy production. We assessed changes in GHG emissions resulting from displacement of coal with wood pellets for the Atikokan Generating Station located in Northwestern Ontario, Canada. Two contrasting biomass sources were considered for continuous wood pellet production: harvest residue from current harvest operations (residue scenario) and fibre from expanded harvest of standing live trees (stemwood scenario). For the stemwood scenario, two metrics were used to assess the effects of displacing coal with forest biomass on GHG emissions: (i) time to carbon sequestration parity, defined as the time from the beginning of harvest to when the combined GHG benefit of displacing coal with biomass and the amount of carbon in regenerating forest equalled the amount of forest carbon without harvest for energy production; and (ii) time to carbon debt repayment, defined as the time from the beginning of harvest to when the combined GHG benefit of displacing coal with biomass and the amount of carbon in the regenerating forest equalled forest carbon at the time of harvest. Only time to carbon sequestration parity was used for the residue scenario. In the residue scenario, carbon sequestration parity was achieved within 1 year. In the stemwood scenario, times to carbon sequestration parity and carbon debt repayment were 91 and 112 years, respectively. Sensitivity analysis showed that estimates were robust when parameter values were varied. Modelling experiments showed that increasing growth rates for regenerating stands in the stemwood scenario could substantially reduce time to carbon sequestration parity. We discuss the use of the two metrics (time to carbon sequestration parity and time to carbon debt repayment) for assessing the effects of forest bioenergy projects on GHG emissions and make recommendations on terminology and methodologies for forest bioenergy studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle