Assessment of Trace Gas Emissions From Wild Fires in Different Vegetation Types in Northern Ghana: Implications for Global Warming
Notice bibliographique
Résumé
Biomass burning in Northern Ghana is a major cause for concern because of its potential contribution to global warming, hence climate change. This study assessed the emission of trace gases from human activities in the Guinea savanna of Northern Ghana using the guidelines of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Carbon content of biomass was determined from four different vegetation covers in the study area; namely, widely open savanna woodland, grass/herb with scattered trees, open savanna woodland and closed savanna woodland. Under each vegetation cover, five plots (1 m x 1 m) were demarcated for the estimation of above-ground biomass density. Using the combustion furnace method, emitted carbon, methane and carbon monoxide were estimated. Results showed that the emitted methane (CH4) and carbon monoxide (CO) differed significantly (p<0.05) under all the vegetation types. The gases were in perfect correlation (r=1.00) with the quantity of above-ground biomass density and carbon released, with more CO being emitted. Emission of CH4 and CO per hectare of burnt area in the open savanna woodland category was the highest with 0.001719 ton and 0.045119 ton respectively. Over time, emission of these gases may increase their atmospheric concentration, causing major health problems. The contribution to global warming, thus climate change, may also become quite significant. This underscores the fact that existing flaws in the wild fire management policy of Ghana must be effectively dealt with and appropriately implemented with regular reviews to reduce the annual wild fires that are very rampant in Northern Ghana, especially during the dry season.
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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 | 0,001 | 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 ».