An economic analysis of afforestation as a carbon sequestration strategy in southwestern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Afforestation, the establishment of trees in areas that have not been forested for at least 50 years, is one possible approach for carbon (C) sequestration to mitigate climate change. This study compares the costs and benefits of afforestation as a carbon sequestration strategy for Eden Mills, a village within Wellington County, Ontario, Canada aiming to achieve C neutrality. We provide net present value analyses for three potential planting schemes under subsidized and unsubsidized financial scenarios that aim to sequester 2012 tonnes of atmospheric carbon dioxide (CO2) using traditional and novel calculations of C sequestration rates. We present the total project costs, the optimal price of C, and the potential for afforestation as a C sequestration tool in southern Ontario. Planting schemes employ mixtures of tree species common to the region. Unsubsidized schemes are projected to cost between $617,976-$1,499,904 (CAD) with the optimal price of CO2 between $6.15-$14.91 per tonne of C sequestered. A deciduous-dominated planting scheme requiring 24 hectares of land resulted in the lowest cost for all scenarios. Our analyses suggest that: 1) fast-growing tree species make afforestation projects more cost-effective, reducing costs by 29-59%; and 2) land management subsidies available to the region reduce costs by approximately 10%. Future cost-benefit analyses for afforestation projects should consider site-specific C sequestration rates and parameter sensitivity analysis when quantifying C absorption.
 
 Keywords: greenhouse gases; carbon sequestration; afforestation; cost-benefit analysis; net present value
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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) | 0,006 | 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 ».