An Uncertainty Analysis for Carbon Quantification from Above-Ground Tree Biomass: Predicting Uncertainties in Allometric Models in Canada and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
In compliance with international commitments to address the increasingly urgent need to reduce greenhouse gas (GHG) emissions, countries prepare national GHG inventories (NGHGI). NGHGIs include annual estimates of anthropogenic GHG emissions and removals. Reliable data in NGHGIs are essential for creating effective climate change policies and mitigation strategies, determining compliance with internationally agreed-upon targets, and tracking the sources and trends of GHG emissions and reductions. The above-ground biomass (AGB) carbon pool from the forestry sector is expected to contribute largely to carbon reductions; however, data for this sector is highly uncertain due to quantification challenges. These uncertainties have adversely impacted the reliability of the climate mitigation strategies and policies based on this data. AGB is quantified mainly by employing a Tier 3 approach involving allometric models derived from forest inventory data. A review of published literature indicated a need for research on the methods used to quantify model uncertainties and the effects of these uncertainties on carbon estimates from AGB. This research employs a simulation-based uncertainty analysis to quantify model uncertainties in carbon estimates from AGB allometric models. The literature, manuals, and R software were used to develop the uncertainty analysis. Alternative uncertainty analysis approaches were proposed to determine their effects on the uncertainty estimates. Case studies were performed for study areas in Canada and Sweden to determine the feasibility of the uncertainty analysis method when used in different countries. The results of this study demonstrated how model uncertainties can be quantified using the proposed uncertainty analysis method, and how estimates can be adjusted for uncertainties. The uncertainty estimates did not differ significantly from using the alternative uncertainty analysis methods. The main causes of model uncertainty for both case studies were due to measurement uncertainty in the model input variables and residual uncertainty. Recommendations were made on how uncertainties can be reduced by prioritizing methodological and data collection improvements in these areas. The effects of uncertainties on climate change mitigation strategies and methods to incorporate uncertainty information into climate change policies were assessed.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 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 ».