Quantifying the biophysical climate change mitigation potential of Canada's forest sector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The potential of forests and the forest sector to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions is widely recognized, but challenging to quantify at a national scale. Forests and their carbon (C) sequestration potential are affected by management practices, where wood harvesting transfers C out of the forest into products, and subsequent regrowth allows further C sequestration. Here we determine the mitigation potential of the 2.3 × 106 km2 of Canada's managed forests from 2015 to 2050 using the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3), a harvested wood products (HWP) model that estimates emissions based on product half-life decay times, and an account of emission substitution benefits from the use of wood products and bioenergy. We examine several mitigation scenarios with different assumptions about forest management activity levels relative to a base case scenario, including improved growth from silvicultural activities, increased harvest and residue management for bioenergy, and reduced harvest for conservation. We combine forest management options with two mitigation scenarios for harvested wood product use involving an increase in either long-lived products or bioenergy uses. Results demonstrate large differences among alternative scenarios, and we identify potential mitigation scenarios with increasing benefits to the atmosphere for many decades into the future, as well as scenarios with no net benefit over many decades. The greatest mitigation impact was achieved through a mix of strategies that varied across the country and had cumulative mitigation of 254 Tg CO2e in 2030, and 1180 Tg CO2e in 2050. There was a trade-off between short-term and long-term goals, in that maximizing short-term emissions reduction could reduce the forest sector's ability to contribute to longer-term objectives. We conclude that (i) national-scale forest sector mitigation options need to be assessed rigorously from a systems perspective to avoid the development of policies that deliver no net benefits to the atmosphere, (ii) a mix of strategies implemented across the country achieves the greatest mitigation impact, and (iii) because of the time delays in achieving carbon benefits for many forest-based mitigation activities, future contributions of the forest sector to climate mitigation can be maximized if implemented soon.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».