Chapter G2 Carbon emissions from land use and land-cover change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The net flux of carbon from land use and land-cover change (LULCC) is significant in the global carbon budget but uncertain, not only because of uncertainties in rates of deforestation and forestation, but also because of uncertainties in the carbon density of the lands actually undergoing change. Furthermore, there are differences in approaches used to determine the flux that introduce variability into estimates in ways that are difficult to evaluate, and there are forms of management not considered in many of the analyses. Thirteen recent estimates of net carbon emissions from LULCC are summarized here. All analyses consider changes in the area of agricultural lands (croplands and pastures). Some consider, also, forest management (wood harvest, shifting cultivation). None of them includes the emissions from the degradation of tropical peatlands. The net flux of carbon from LULCC is not the same as "emissions from deforestation", although the terms are used interchangeably in the literature. Means and standard deviations for annual emissions are 1.14 ± 0.23 and 1.13 ± 0.23 Pg C yr−1 (1 Pg = 1015 g carbon) for the 1980s and 1990s, respectively. Four studies also consider the period 2000–2009, and the mean and standard deviations for these four are 1.14 ± 0.39, 1.17 ± 0.32, and 1.10 ± 0.11 Pg C yr−1 for the three decades. For the period 1990–2009 the mean global emissions from LULCC are 1.14 ± 0.18 Pg C yr−1. The errors are smaller than previously estimated, as they do not represent the range of error around each result, but rather the standard deviation across the mean of the 13 estimates. Errors that result from data uncertainty and an incomplete understanding of all the processes affecting the net flux of carbon from LULCC have not been systematically evaluated but are likely to be on the order of ±0.5 Pg C yr−1.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,132 | 0,026 |
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 ».