МЕТОДЫ ОЦЕНКИ БАЛАНСА УГЛЕРОДА В ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМАХ И ВОЗМОЖНОСТИ ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДЛЯ РАСЧЕТОВ ГОДИЧНОГО ДЕПОНИРОВАНИЯ УГЛЕРОДА
Notice bibliographique
Résumé
Рассмотрены основанные на моделировании различные методы оценки и прогноза запаса углерода в лесах, которые получили международное признание, в их числе: ИЗИС IIASA (Австрия), EFIMOD + ROMUL (Россия), РОБУЛ (Россия), Информационная система определения и картирования депонирования лесами углерода (Россия, УГЛТУ), CBM-CFS3 (Лесная служба Канады), FORCARB2 (Лесная служба США). Рассчитана и проиллюстрирована в картографической форме величина годичного депонирования углерода основными типами лесных экосистем зоны хвойно-широколиственных лесов Европейско-Уральской части России. Методика расчета базируется на рекомендациях МГЭИК ООН. В расчетах использованы данные Государственного лесного реестра (ГЛР). По данным ГЛР 2015 г. выполнены расчеты годичного накопления углерода в лесных экосистемах зоны хвойно-широколиственных (смешанных) лесов ЕУЧР. Получены следующие значения показателей, характеризующих скорость накопления органического вещества: NPP = 5,92; Rh = 3,96; NEP = 1,96 т С/га · год, а NBP = 2,02 т С/га · год. Полученные нами значения годичной продукции и эмиссии углерода согласуются с результатами расчетов для этой территории, сделанными научным коллективом IIASA. Расхождение оценок находится в пределах стандартных ошибок расчетов.Various methods of assessment and forecast of the carbon sequestration by forests which are based on simulation and are recognized by scientific international community have been discussed in this article. They include the following: IIASA (Austria), EFIMOD + ROMUL (Russia), ROBUL (Russia), Information System of Definition and Carbon Mapping (Russia, Ural SFTU), CBM-CFS3 (Canadian Forest service), FORCARB2 (US Forest Service). The carbon stored in forest ecosystems of the European-Ural Part of Russia is quantified. The cartographic presentation shows the annual carbon sequestration assessments according to the main types of forest ecosystems such as coniferous, broad-leaved and deciduous forests. The valuation method is based on the annual net increment in volume with equations and methodology recommended by the IPCC UN. The State forest register data have been used to estimate the carbon balance in forest ecosystems. The evaluation of carbon sequestration for an ecosystem of coniferous-deciduous (mixed) forests in European-Ural Part of Russia was made by us in 2015, which resulted in the following data : NPP = 5,92; Rh = 3,96; NEP = 1,96 t C / ha • year and NBP = 2,02 t C / ha • year. Our values of annual carbon production and carbon emission are consistent with the results of calculations for the above area made by the IIASA’s scientific team. The estimate discrepancies are within the standard calculation errors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,017 |
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 ».