Net greenhouse gas balance of fibre wood plantation on peat in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical peatlands cycle and store large amounts of carbon in their soil and biomass1–5. Climate and land-use change alters greenhouse gas (GHG) fluxes of tropical peatlands, but the magnitude of these changes remains highly uncertain6–19. Here we measure net ecosystem exchanges of carbon dioxide, methane and soil nitrous oxide fluxes between October 2016 and May 2022 from Acacia crassicarpa plantation, degraded forest and intact forest within the same peat landscape, representing land-cover-change trajectories in Sumatra, Indonesia. This allows us to present a full plantation rotation GHG flux balance in a fibre wood plantation on peatland. We find that the Acacia plantation has lower GHG emissions than the degraded site with a similar average groundwater level (GWL), despite more intensive land use. The GHG emissions from the Acacia plantation over a full plantation rotation (35.2 ± 4.7 tCO2-eq ha−1 year−1, average ± standard deviation) were around two times higher than those from the intact forest (20.3 ± 3.7 tCO2-eq ha−1 year−1), but only half of the current Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Tier 1 emission factor (EF)20 for this land use. Our results can help to reduce the uncertainty in GHG emissions estimates, provide an estimate of the impact of land-use change on tropical peat and develop science-based peatland management practices as nature-based climate solutions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».