Estimating net climate impacts of timber production and utilization in fossil fuel intensive material and energy substitution
Notice bibliographique
Résumé
We utilized an ecosystem model and life cycle assessment tool for studying carbon flows between the ecosystem, technosystem, and atmosphere for scenarios utilizing forest biomass (biosystem) against fossil fuel intensive materials (fossil system). The net climate impacts were studied for a Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) stand over two consecutive rotation periods (2 × 80 years) in the boreal conditions in central Finland (62°N, 29°E). The effects of alternative forest management on the carbon dynamics in the biosystem were studied in comparison with the fossil system by using an unmanaged and baseline thinning regime. The results showed that the biosystem produced carbon benefits compared with the similar system with the use of fossil fuel intensive materials and energy. The unmanaged stand stored the highest amount of carbon and retained carbon the longest when solely the ecosystem was considered. Studying the ecosystem and the technosystem together, the biosystem was found effective in storing and increasing the residence of carbon with or without changing the life span of biomass-based products. We found that the increase of the life span of biomass-based products could reduce emissions up to 0.28 t CO 2 ·ha −1 ·year −1 depending on the management regimes over the study period. The increased stocking regimes could increase negative net climate impact by 47% over the study period compared with the use of baseline thinning in the biosystem. The proper climate mitigation strategies should consider the benefits from forest management and forest biomass in storing carbon into both the ecosystem and technosystem.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».