Greenhouse gas emission effect of suspending slash pile burning in Ontario's managed forests
Notice bibliographique
Résumé
Ontario has made a commitment to reduce its greenhouse gas (GHG) emissions by 15, 37, and 80% below 1990 levels by 2020, 2030, and 2050, respectively. Ontario's forest managers can contribute to meeting these targets by implementing changes to forestry practices that either reduce emissions from operations or increase carbon sequestration in forest ecosystems and harvested wood products. We present an analysis of the effects on GHG emissions resulting from suspending the current management practice of slash pile burning (burning harvest residue in the forest without energy recovery). The analysis was performed for each of Ontario's forest management units (FMU) with assumed suspension of slash pile burning for four different periods: 2016–2025, 2016–2050, 2016–2075, and 2016–2100. Annual and cumulative avoided emissions from suspending slash pile burning that would have occurred with current practices were estimated from planned harvest volume and area adjusted to reflect harvesting levels from 1990 to 2009, data on slash pile burning from 2008 to 2013, and emission factors for combustion and decay of wood estimated from the literature. Suspending slash pile burning was estimated to reduce GHG emissions by year 2100 in all four no-burn scenarios, with cumulative GHG emission reductions estimated at -0.7, -4.5, -14.1, and -33.4 Mt CO 2 eq (million tonnes of CO 2 equivalent), respectively. At the same time, suspending slash pile burning for the above-listed four periods resulted in losses of forest area by 2100 estimated at 7200, 24000, 40800, and 57800, respectively. The accuracy of these projections is affected by uncertainty in estimates of several components of the analysis, of which the primary one is the historical rate of slash pile burning. Improvement in measuring and reporting procedures is needed to obtain more reliable estimates of the amount of slash burned.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».