Sustainable forestry and energy production from biomass: Ecological aspects and dynamics of forest ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The energy use of forest biomass is an important component of modern bioeconomics, which affects the dynamics of forest cover, the balance of greenhouse gases, and the ecological sustainability of forest ecosystems in regions with active harvesting of wood raw materials. The purpose of the study was to assess the environmental impact of using forest biomass in energy, identifying changes in forest cover, and analysing CO2 emissions compared to fossil energy sources. A combination of theoretical analysis of literature sources and empirical analysis of Sentinel-2 and Landsat satellite data (2015-2024) was used. A comparative analysis of changes in forest cover is performed using Normalised Difference Vegetation Index and normalised burning ratio indices. CO2 emissions were calculated based on Intergovernmental Panel on Climate Change emission factors for biomass, coal, and natural gas. In the regions of active biomass use (Amazon, Southeast Asia), forest cover is reduced by 0.8-1.5% annually, while in countries with developed forest policies (Canada, Finland), forest areas remain stable. CO2 emissions from biomass (112 kg/GJ) are higher than natural gas (56 kg/GJ) but lower than coal emissions (97.5 kg/GJ). Assessment of the relationship between forest ecosystems and climatic factors showed that a reduction in forest cover leads to a loss of water retention capacity (up to 20%) and an increase in soil erosion by 3-4 times. The results of the study confirmed the need to introduce environmentally responsible approaches to Forest Resource Management. The use of close-to-nature forestry methods, the development of satellite monitoring, and the introduction of certification standards can contribute to maintaining ecosystem balance
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».