Rewetting of Disused Drained Peatlands and Reduction of Greenhouse Gas Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Drained peatlands are a significant source of greenhouse gas emissions to the atmosphere. When abandoned, they become the most likely sites of peat fires. An effective way to reduce greenhouse gas emissions and prevent peatland fires in disused drained peatlands is through rewetting and wetland restoration. These can make significant contributions to the implementation of the Paris Climate Agreement within the Land Use, Land-Use Change and Forestry sector and, ultimately, to climate change mitigation. An approach for estimating greenhouse gas emission reductions following rewetting, applicable to national and regional accounting, as well as to specific rewetting projects, is presented. It includes a methodology for determining effectively rewetted areas that can be considered wetlands, the application of IPCC greenhouse gas emission factors to said sites, and an uncertainty assessment. Starting from 2020 the Russian Federation National Report of anthropogenic emissions by sources and removals by sinks of greenhouse gasses not controlled by the Montreal Protocol utilised this approach in its inclusion of rewetted peatlands. An assessment of greenhouse gas emission reductions is presented using the example of a 1500 ha section of a peatland within the Fire Hazardous Peatland Rewetting Programme in Moscow Oblast (2010–2013). CO2 emission reductions were cumulatively 33.4 thous. t by 2022 (taking into account nitrous oxide fluxes, dissolved organic carbon removal and increased CH4 emissions—20 thous. t CO2-eq.) and are projected to reach almost 113 (68) thous. t by 2050. Greenhouse gas emission reductions not yet included as well as possible ways of accounting for them in the future are also noted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».