Scenarios in tropical forest degradation: carbon stock trajectories for REDD+
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human-caused disturbance to tropical rainforests-such as logging and fire-causes substantial losses of carbon stocks. This is a critical issue to be addressed in the context of policy discussions to implement REDD+. This work reviews current scientific knowledge about the temporal dynamics of degradation-induced carbon emissions to describe common patterns of emissions from logging and fire across tropical forest regions. Using best available information, we: (i) develop short-term emissions factors (per area) for logging and fire degradation scenarios in tropical forests; and (ii) describe the temporal pattern of degradation emissions and recovery trajectory post logging and fire disturbance. RESULTS: Average emissions from aboveground biomass were 19.9 MgC/ha for logging and 46.0 MgC/ha for fire disturbance, with an average period of study of 3.22 and 2.15 years post-disturbance, respectively. Longer-term studies of post-logging forest recovery suggest that biomass accumulates to pre-disturbance levels within a few decades. Very few studies exist on longer-term (>10 years) effects of fire disturbance in tropical rainforests, and recovery patterns over time are unknown. CONCLUSIONS: This review will aid in understanding whether degradation emissions are a substantial component of country-level emissions portfolios, or whether these emissions would be offset by forest recovery and regeneration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».