Spatially explicit estimates of forest carbon emissions, mitigation costs and REDD+ opportunities in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Carbon emissions from the conversion and degradation of tropical forests contribute to anthropogenic climate change. Implementing programs to reduce emissions from tropical forest loss in Southeast Asia are perceived to be expensive due to high opportunity costs of avoided deforestation. However, these costs are not representative of all REDD+ opportunities as they are typically based on average costs across large land areas and are primarily for reducing deforestation from oil palm or pulp concessions. As mitigation costs and carbon benefits can vary according to site characteristics, spatially-explicit information should be used to assess cost-effectiveness and to guide the allocation of scarce REDD+ resources. We analyzed the cost-effectiveness of the following REDD+ strategies in Indonesia, one of the world's largest sources of carbon emissions from deforestation: halting additional deforestation in protected areas, timber and oil palm concessions, reforesting degraded land and employing reduced-impact logging techniques in logging concessions. We discover that when spatial variation in costs and benefits is considered, low-cost options emerged even for the two most expensive strategies: protecting forests from conversion to oil palm and timber plantations. To achieve a low emissions reduction target of 25%, we suggest funding should target deforestation in protected areas, and oil palm and timber concessions to maximize emissions reductions at the lowest cumulative cost. Low-cost opportunities for reducing emissions from oil palm are where concessions have been granted on deep peat deposits or unproductive land. To achieve a high emissions reduction target of 75%, funding is allocated across all strategies, emphasizing that no single strategy can reduce emissions cost-effectively across all of Indonesia. These findings demonstrate that by using a spatially-targeted approach to identify high priority locations for reducing emissions from deforestation and forest degradation, REDD+ resources can be allocated cost-effectively across Indonesia.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».