Developing National Baseline GHG Emissions and Analyzing Mitigation Potentials for Agriculture and Forestry Using an Advanced National GHG Inventory Software System
Notice bibliographique
Résumé
National greenhouse gas (GHG) inventories are compiled by governments for all sectors, including agriculture and forestry, and provide historical emissions data for assessing Nationally Appropriate Mitigation Actions (NAMAs). National inventory guidelines have been developed by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), and the Agriculture and Land Use National Greenhouse Gas Inventory (ALU) software is an advanced system applying the IPCC inventory methods, along with functionality to assess GHG mitigation potentials. Two GHG mitigation case studies are provided for rice (Oryza sativa L.) management in the Philippines and livestock and manure management in South Africa. The Philippines example demonstrates that managing rice straw by burning the residues will decrease GHG emissions, relative to the current practice of leaving some rice straw on the field. Rice straw is a substrate that enhances methane emissions when the soil is flooded, and it is a source of nitrogen leading to soil nitrous oxide emissions. However, this option may not be a NAMA because retaining some residue in the field is important for longer-term sustainability of the soil for crop production, as well as the negative effects of burning residues on air quality and human health. For South Africa, enteric methane emissions can be reduced with feed additives in ruminant diets that are managed in confined operations. In addition, GHG emissions from manure management can be reduced with the more widespread use of digesters. The ALU software provides a framework to quantitatively assess mitigation options in a country and inform policy decisions about NAMAs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».