Aplicabilidad del modelo de contabilidad de carbono CBM-CFS3 en bosques templados de los ejidos "La Mojonera" y "Atopixco", Zacualtipán de Angeles, Hidalgo, México.
Notice bibliographique
Résumé
La ejecución de cualquier actividad mitigadora de cambio climático requiere de la implementación de un mecanismo de evaluación y monitoreo que permita conocer su eficacia en condiciones específicas. Por ello, actualmente se desarrollan en México y en el mundo diversos estudios enfocados a contabilizar la captura del CO2 en bosques y selvas. En esta investigación se evaluó la aplicabilidad del modelo de contabilidad de carbono CBM-CFS3 en bosques templados sujetos a un régimen de aprovechamiento; como primer parte de la investigación fue necesario identificar la disponibilidad de datos, parámetros e información para alimentarlo, posteriormente se identificaron los mecanismos adecuados para ingresar la información al modelo CBM-CFS3, finalmente se realizó un análisis exploratorio de la aplicación del CBM-CFS3 para estimar existencias y flujos de carbono. Se hizo una comparación de la información estimada de inventarios tradicionales comparada con la información estimada por el modelo con la finalidad de calibración del mismo, de igual forma se generaron escenarios con aclareos, sin aclareos y bosque sin cosecha, para conocer cuál de estos maximizaría la captura de carbono y tomar decisiones mejor informadas. _______________ APPLICABILITY OF THE CARBON BUDGET MODEL OF THE CANADIAN FOREST SECTOR CBM-CFS3 IN TEMPERATE FOREST OF THE EJIDOS THE MOJONERA AND ATOPIXCO ZACUALTIPAN DE ANGELES, HIDALGO, MEXICO. ABSTRACT: The performance of any mitigating activity for climate change requires the implementation of a monitoring and evaluation mechanism that reveals its effectiveness at specific conditions. Therefore, currently being developed in Mexico and the world several studies has been focused on capturing CO2 accounting in forests and jungles. In this study we evaluated the applicability of the carbon accounting model CBM-CFS3 in temperate forests under harvesting treatments. The methodology used is as follows: 1) identifying the availability of data and information to feed parameters, subsequently 2) selecting the mechanisms for entering information to the CBM-CFS3 model and 3) conducting an exploratory analysis of the implementation of the CBM-CFS3 to estimate stock and carbon fluxes. Further, 4) a comparison was done using the results obtained by the CBM-CFS3 model versus traditional forest inventory data for calibration purposes. In this part, modeling was done for scenarios: without/with thinning and with no forest harvesting to know which of these options would maximize carbon capture and make more informed decisions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».