Economic feasibility of biochar and agriculture coproduction from Canadian black spruce forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study calculates the economic feasibility of converting biomass from black spruce forests into biochar and using it as soil amendment to grow potatoes ( Solanum tuberosum L.) and beets ( Beta vulgaris L.) to improve food availability in one of Canada's most consistently food insecure provinces. The trees were clear cut for the construction of the controversial Muskrat Falls hydroelectric dam and have been left to decay due to a lack of economically feasible processing options. A stochastic analysis conducted on a biochar production budget of a slow pyrolysis mobile biochar unit reveals fixed and variable cost estimates of $505.14 Mg −1 and $499.13 Mg −1 , respectively. Applying the biochar as a soil amendment for local beet or potato production makes the biochar venture profitable. Beet field trial data from the study region using 10 t C biochar application rates increases beet yield from 2.9 Mg/ha to 11.4 Mg/ha with a midline increase of 5.59 Mg/ha. A stochastic analysis with variable prices and yields shows a 0.99 probability of biochar production being profitable when applied to beets at the midline production rate, with an average annualized net return over variable costs of $4,953 ha −1 , and maximum annualized net return of $11,288 ha −1 , over variable costs. Potato production yields average annualized net returns of $965.48 ha −1 over variable costs, but with much more downside risk, considering the minimum annualized net return of −$318.82 ha −1 over variable costs. Biochar application covers average total costs for beets but not potatoes. Using biochar from forest biomass as a soil amendment presents an opportunity to create a local market for biochar in a remote area of Canada, where biochar may be used as an experimental soil amendment to improve food security.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».