Opportunities for forest sector emissions reductions: a state‐level analysis
Notice bibliographique
Résumé
The forest sector can play a significant role in climate change mitigation. We evaluated forest sector carbon trends and potential mitigation scenarios in Vermont using a systems-based modeling framework that accounts for net emissions from all forest sector components. These components comprise (1) the forest ecosystem, including land-use change, (2) harvested wood products (HWP), and (3) substitution effects associated with using renewable wood-based products and fuels in place of more emission-intensive materials and fossil fuel-based energy. We assessed baseline carbon trends from 1995 through 2050 using a business as usual (BAU) scenario. Emission reductions associated with different forest management and HWP scenarios were evaluated relative to the BAU scenario from 2020 to 2050. We estimated uncertainty for each forest sector component and used a Monte Carlo approach to estimate the distribution of cumulative total mitigation for each scenario relative to baseline. Our analysis indicates that the strength of the forest sector carbon sink in Vermont has been declining and will continue to decline over coming decades under the BAU scenario. However, several scenarios evaluated here could be effective in reducing emissions and enhancing carbon uptake. Shifting HWP to longer-lived commodities resulted in a 14% reduction in net cumulative emissions by 2050, the largest reduction of all scenarios. A scenario that combined extending harvest rotations, utilizing additional harvest residues for bioenergy, and increasing forest productivity resulted in a 12% reduction in net cumulative emissions. Shifting commodities from pulp and paper to bioenergy showed a 7.3% reduction in emissions. In contrast, shortening rotations to increase harvests for bioenergy use resulted in a 5.5% increase in emissions. In summary, model simulations suggest that net emissions could be reduced by up to 14% relative to BAU, depending on the management and HWP-use scenario. Combining multiple scenarios could further enhance reductions. However, realizing the full climate mitigation potential of these forests may be challenging due to socioeconomic barriers to implementation, as well as alternative management objectives that must be considered along with carbon sequestration.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».