Optimal Harvest Decision Considering Carbon Stored in Forest and Wood Products, and Associated Fossil Fuel Carbon Emissions
Notice bibliographique
Résumé
In developing incentives and protocols to reduce carbon emissions and increase carbon sequestration, one important omission stands out. Policy makers have ignored or minimized the importance of carbon storage in wood products and the associated secondary emissions. In this paper, I present the results from a discrete dynamic programming model used to determine the optimal harvest decision for a forest stand that provides benefits from timber harvest, carbon sequestered in forest and carbon storage in wood products. This study is distinguishable from previous studies because it considers varying levels of starting dead organic matter (DOM) and wood product stocks. This is important because it allows one to establish a threshold level for determining if a landowner is better off participating in the type of carbon market considered in this study. The results of the study suggest that the optimal decision to harvest is independent on the carbon stocks in the wood product pool but significantly affects economic returns to carbon management. The results also indicate that economic returns decrease with increasing initial levels of carbon in wood product and secondary carbon emissions have very little or no impact on the optimal decision to harvest. Contrary to the results from other studies, the results from this study reveal that increasing carbon price for a landowner to participate in the type of carbon market considered in this study will have the counterintuitive result of inducing the landowner to manage for carbon, if the wood product pool is considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».