Estimation du potentiel de séquestration de carbone des aires protégées : cas de la Forêt Classée de Djoli-Kera, Tchad
Notice bibliographique
Résumé
L’évaluation de la capacité de stockage du carbone dans les forêts constitue un outil primordial de lutte contre les changements climatiques et de contribution au mécanise de réduction des émissions dues à la déforestation et la dégradation des forêts (REDD+). L’objectif de cette étude est d’évaluer le potentiel de séquestration du carbone des principaux types d’utilisation des terres (TUT) de la forêt classée de Djoli-kera, au Tchad. Les résultats des observations directes, des placettes de 50 mètres fois 50 mètres et des enquêtes socio-économiques effectuées auprès de 126 personnes nous ont permis d’identifier quatre principaux TUT : les espaces agricoles, les aires de pâturage intensif, les espaces fréquemment soumis aux feux de brousse et la savane arborée. Les stocks de carbone des bois morts et des ligneux vivants ont été calculés tandis que les stocks de carbone racinaire ont été évalués grâce au rapport racine/tige. La méthode utilisée pour l’estimation des stocks de carbone est celle non destructive qui utilise les équations mathématiques dites allométriques et qui intègrent des variables de diamètres et/ou de hauteurs. Les stocks de carbone estimés sont de 54,8 tC/ha dans les espaces agricoles, 102,04 tC/ha dans les espaces pâturés, 108,5 tC/ha dans la savane arborée et de 177,5 tC/ha dans les espaces soumis aux feux de brousse. Ces stocks de carbone correspondent respectivement aux quantités du CO2 atmosphérique séquestrées suivantes : 201,3 téq-CO2/ha ; 374,4 téq-CO2/ha ; 398,2 téq-CO2/ha et 651,6 téq-CO2/ha. Les familles qui présentent les valeurs les plus élevées de ces stocks sont les Fabaceae et Combretaceae. Sur le marché du carbone, le CO2 séquestré est susceptible de produire une valeur économique moyenne de la forêt estimée à 862 570 francs CFA (environ 1831 dollars canadiens) par hectare. La valeur économique totale de la forêt classée de Djoli-kera est alors estimée à 80 822 809 000 francs CFA (plus de 171 millions de dollars canadiens) en fonction du marché du carbone.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».