Biomass residue to carbon dioxide removal: quantifying the global impact of biochar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Climate Change Conference of Parties (COP) 21 in December 2015 established Nationally Determined Contributions toward reduction of greenhouse gas emissions. In the years since COP21, it has become increasingly evident that carbon dioxide removal (CDR) technologies must be deployed immediately to stabilize concentration of atmospheric greenhouse gases and avoid major climate change impacts. Biochar is a carbon-rich material formed by high-temperature conversion of biomass under reduced oxygen conditions, and its production is one of few established CDR methods that can be deployed at a scale large enough to counteract effects of climate change within the next decade. Here we provide a generalized framework for quantifying the potential contribution biochar can make toward achieving national carbon emissions reduction goals, assuming use of only sustainably supplied biomass, i.e., residues from existing agricultural, livestock, forestry and wastewater treatment operations. Our results illustrate the significant role biochar can play in world-wide CDR strategies, with carbon dioxide removal potential of 6.23 ± 0.24% of total GHG emissions in the 155 countries covered based on 2020 data over a 100-year timeframe, and more than 10% of national emissions in 28 countries. Concentrated regions of high biochar carbon dioxide removal potential relative to national emissions were identified in South America, northwestern Africa and eastern Europe. Graphical abstract
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».