Climate change mitigation potential of local use of harvest residues for bioenergy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We estimate the mitigation potential of local use of bioenergy from harvest residues for the 2.3 × 10 6 km 2 (232 Mha) of Canada's managed forests from 2017 to 2050 using three models: Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector ( CBM ‐ CFS 3), a harvested wood products ( HWP ) model that estimates bioenergy emissions, and a model of emission substitution benefits from the use of bioenergy. We compare the use of harvest residues for local heat and electricity production relative to a base case scenario and estimate the climate change mitigation potential at the forest management unit level. Results demonstrate large differences between and within provinces and territories across Canada. We identify regions with increasing benefits to the atmosphere for many decades into the future and regions where no net benefit would occur over the 33‐year study horizon. The cumulative mitigation potential for regions with positive mitigation was predicted to be 429 Tg CO 2 e in 2050, with 7.1 TgC yr −1 of harvest residues producing bioenergy that met 3.1% of the heat demand and 2.9% of the electricity demand for 32.1 million people living within these regions. Our results show that regions with positive mitigation produced bioenergy, mainly from combined heat and power facilities, with emissions intensities that ranged from roughly 90 to 500 kg CO 2 e MWh −1 . Roughly 40% of the total captured harvest residue was associated with regions that were predicted to have a negative cumulative mitigation potential in 2050 of −152 Tg CO 2 e. We conclude that the capture of harvest residues to produce local bioenergy can reduce GHG emissions in populated regions where bioenergy, mainly from combined heat and power facilities, offsets fossil fuel sources (fuel oil, coal and petcoke, and natural gas).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».