Climate change mitigation in Canada’s forest sector: a spatially explicit case study for two regions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We determine the potential of forests and the forest sector to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions by changes in management practices and wood use for two regions within Canada's managed forest from 2018 to 2050. Our modeling frameworks include the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector, a framework for harvested wood products that estimates emissions based on product half-life decay times, and an account of marginal emission substitution benefits from the changes in use of wood products and bioenergy. Using a spatially explicit forest inventory with 16 ha pixels, we examine mitigation scenarios relating to forest management and wood use: increased harvesting efficiency; residue management for bioenergy; reduced harvest; reduced slashburning, and more longer-lived wood products. The primary reason for the spatially explicit approach at this coarse resolution was to estimate transportation distances associated with delivering harvest residues for heat and/or electricity production for local communities. RESULTS: Results demonstrated large differences among alternative scenarios, and from alternative assumptions about substitution benefits for fossil fuel-based energy and products which changed scenario rankings. Combining forest management activities with a wood-use scenario that generated more longer-lived products had the highest mitigation potential. CONCLUSIONS: The use of harvest residues to meet local energy demands in place of burning fossil fuels was found to be an effective scenario to reduce GHG emissions, along with scenarios that increased the utilization level for harvest, and increased the longevity of wood products. Substitution benefits from avoiding fossil fuels or emissions-intensive products were dependent on local circumstances for energy demand and fuel mix, and the assumed wood use for products. As projected future demand for biomass use in national GHG mitigation strategies could exceed sustainable biomass supply, analyses such as this can help identify biomass sources that achieve the greatest mitigation benefits.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».