Assessing the Possible Risks of Including the Reserved Forests in National Reporting under the UN Convention on Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Дана оценка рисков включения резервных лесов в состав управляемых лесных земель для составления Национального доклада Российской Федерации о кадастре антропогенных выбросов из источников и абсорбции поглотителями парниковых газов, не регулируемых Монреальским протоколом. Рассмотрены принципы и критерии выделения управляемых лесов, которые применяются при подготовке национальных кадастров парниковых газов (ПГ) в разных странах мира и России. Приведена многолетняя динамика запасов, абсорбции, потерь и баланса углерода в биомассе резервных лесов страны. Выполнена сравнительная оценка ежегодных потерь углерода в биомассе резервных лесов, вызванных гибелью от пожаров, с потерями в защитных и эксплуатационных лесах. Подтверждено расчетами, что при современном уровне пожарных эмиссий углерода и отсутствии потерь от заготовки древесины включение резервных лесов в Национальный кадастр ПГ увеличит оценку запаса углерода в биомассе лесов страны на 17%, годичную абсорбцию – на 13%, а общую национальную оценку нетто-поглощения углерода биомассой лесов – на 13%. An assessment of the risks of including the reserved forests in managed forest land for the Russian Federation National Inventory Report of anthropogenic emissions by sources and removals by sinks of greenhouse gases not controlled by the Montreal Protocol is given. The principles and criteria for identifying the managed forests that applied in the preparation of national greenhouse gas (GHG) inventories around the world and in Russia are reviewed. Long-term trends in carbon stocks, carbon absorption, carbon losses and carbon balance of reserved forest are presented. A comparative assessment of the annual carbon losses in the biomass of reserved forests caused by fire mortality with those in protective and exploitable forests named as managed forests has been made. Confirmed by calculations that, given the current level of fire emissions and the absence of losses from timber harvesting, inclusion of reserved forests in the National GHG Inventory will increase the estimate of carbon stock in forest biomass by 17%, annual absorption by 13%, and net carbon sequestration of forest biomass in total by 13%.
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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 | 0,007 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».