Global “Climate Opportunity Benefit” of Forest Regeneration: Meta‐Analysis Shows Warming From Soil CH <sub>4</sub> and N <sub>2</sub> O Is Small Relative to Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global assessments of ecosystem regeneration as a climate mitigation strategy have traditionally focused on CO 2 , despite the acknowledgment that methane (CH 4 ) and nitrous oxide (N 2 O) are also important greenhouse gases (GHGs). We conducted a meta‐analysis of studies that measured soil CH 4 and N 2 O fluxes in unmanaged, regenerating forested and savanna ecosystems, with a focus on understanding biome‐specific differences in these GHG fluxes compared to a counterfactual of agricultural land use. We expected most regenerating ecosystems to act as small CH 4 sinks and relatively larger N 2 O sources, with a net warming combined CH 4 ‐N 2 O effect. Three of the five forested biomes we studied followed this pattern: subtropical/tropical forest, subtropical/tropical savanna and temperate conifer forest (0.60 ± 0.30, 0.15 ± 0.06, and 0.83 ± 0.24 Mg CO 2 e ha −1 yr −1 , respectively). Results suggest that even after 100 years of regeneration, the radiative cooling of the climate from CO 2 sequestration in aboveground biomass exceeds the radiative warming driven by the net CH 4 ‐N 2 O effect among all ecosystems on average globally. We also found that the “climate opportunity benefit” of ecosystem regeneration—the difference in the net CH 4 ‐N 2 O effects of agriculture versus regeneration—yields a net cooling effect for all biomes. However, because the CH 4 ‐N 2 O effect diminishes the cooling effect of ecosystem regeneration, our results underscore that it is unsound to use ecosystem regeneration as a justification for continuing fossil fuel emissions.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».