Assessing the carbon sink of afforestation with the Carbon Budget Model at the country level: an example for Italy
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the Kyoto Protocol, the mandatory accounting of Afforestation and Reforestation (AR) activities requires estimating the forest carbon (C) stock changes for any direct human-induced expansion of forest since 1990. We used the Carbon Budget Model (CBM) to estimate C stock changes and emissions from fires on AR lands at country level. Italy was chosen because it has one of the highest annual rates of AR in Europe and the same model was recently applied to Italy’s forest management area. We considered the time period 1990-2020 with two case studies reflecting different average annual rates of AR: 78 kha yr-1, based on the 2013 Italian National Inventory Report (NIR, official estimates), and 28 kha yr-1, based on the Italian Land Use Inventory System (IUTI estimates). We compared these two different AR rates with eight regional forest inventories and three independent local studies. The average annual C stock change estimated by CBM, excluding harvest or natural disturbances, was equal to 1738 Gg C yr-1 (official estimates) and 630 Gg C yr-1 (IUTI estimates). Results for the official estimates are consistent with the estimates reported by Italy to the KP for the period 2008-2010; for 2011 our estimates are about 20% higher than the country’s data, probably due to different assumptions on the fire disturbances, the AR rate and the dead wood and litter pools. Furthermore, our analysis suggests that: (i) the impact on the AR sink of different assumptions of species composition is small; (ii) the amount of harvest provided by AR has been negligible for the past (< 3%) and is expected to be small in the near future (up to 8% in 2020); (iii) forest fires up to 2011 had a small impact on the AR sink (on average, < 100 Gg C yr-1). Finally the comparison of the historical AR rates reported by NIR and IUTI with other independent sources gives mixed results: the regional inventories support the AR rates reported by the NIR, while some local studies suggest AR rates somehow intermediate between NIR and IUTI. In conclusion, this study suggests that the CBM can be applied at country level to estimate the C stock changes resulting from AR, including the effect of harvest and fires, though only a comparison with results based on direct field measurements could verify the model’s capability to estimate the real C stock change.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».