Evaluation of climate change mitigation strategies for Irish forests using the CBM-CFS3 model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Irish Forestry greenhouse gas (GHG) profile is undergoing a transition from a net sink to net emission because of persisting emissions from organic soils, an increase in harvest and shifts in the age class structure of plantation forests. The forestry GHG trend diverges from the required National and European Union (EU) policy pathway for land use land use change and forestry (LULUCF) and agriculture aimed at halving emissions by 2030 and achieving carbon neutrality by 2050. A recalibrated version of the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Service (CBM-CFS3) was used to assess the impact of identified national forest policy measures on the forest GHG profile over the short to long term. RESULTS: An analysis of projected scenarios revealed that, under current silvicultural practices and afforestation policies (with existing measures-WEMs), Irish forests will continue to be a long-term emission beyond 2070 unless harvest rates and management practices are adjusted to negate the adverse impact of emissions from organic soils and fluctuations in historic afforestation rates. The implementation of additional measures (WAM) suggests that the forest sink can be sustained if harvest rates exceed 75% of the net annual increment (NAI), additional afforestation targets are met and if plantation rotation age is increased. Although additional afforestation and a reduction in deforestation is required to meet long-term carbon-neutral goals, the implementation of these policies has a minimal short-term impact on the 2030 targets set out under the National Climate Change Plan (CAP 24) and the revised EU LULUCF regulation (841/2023). CONCLUSION: The results show that the extension of rotation age and associated reductions in harvest levels will have the greatest short-term impact on climate change mitigation, which can be delivered at a negative marginal abatement cost. However, even if WAM forest measures are implemented, Ireland is unlikely to meet the National and EU LULUCF targets by 2030 because of a decreasing forest sink.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».