Incorporating Changes in Albedo in Estimating the Climate Mitigation Benefits of Land Use Change Projects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
"Some climate scientists are questioning whether the practice of converting of non-forest lands to forest land (afforestation or reforestation) is an effective climate change mitigation option. The discussion focuses particularly on areas where the new forest is primarily coniferous and there is significant amount of snow since the increased climate forcing due to the change in albedo may counteract the decreased climate forcing due to carbon dioxide removal. \nIn this paper, we develop a stand-based model that combines changes in surface albedo, solar radiation, latitude, cloud cover and carbon sequestration. As well, we develop a procedure to convert carbon stock changes to equivalent climatic forcing or climatic forcing to equivalent carbon stock changes. Using the model, we investigate the sensitivity of combined affects of changes in surface albedo and carbon stock changes to model parameters. The model is sensitive to amount of cloud, atmospheric absorption, timing of canopy closure, carbon sequestration rate among other factors. The sensitivity of the model is investigated at one Canadian site, and then the model is tested at numerous sites across Canada. In general, we find that the change in albedo reduces the carbon sequestration benefits by approximately 30% over 100 years, but this is not drastic enough to suggest that \none should not use afforestation or reforestation as a climate change mitigation option. This occurs because the forests grow in places where there is significant amount of cloud in winter. As well, variations in sequestration rate seem to be counterbalanced by the amount and timing of canopy closure. We close by speculating that the effects of albedo may also be significant in locations at lower latitudes, where there are less clouds, and where there are extended dry seasons. These conditions make grasses light coloured and when irrigated crops, dark forests or other vegetation such as biofuels replace the grasses, the change in carbon stocks may not compensate for the darkening of the surface."
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle