主要

森林的温室气体(GHG)影响收成占在不同的上下文中:木材产品生命周期的计算,国家由政府和科学分析评估报告温室气体排放的土地利用变化。尽管细节有所不同,最常见的方法分享再生碳收益的共同特征树从以前的人类土地那里有时会进一步增长未收获trees-cancel碳损失新收成3,4。例如,木材产品的生命周期分析或者木生物能源一般治疗使用木材作为“碳中性”提供了森林收获管理“可持续”3,5。碳中和意味着他们不计算在植被的碳(生物碳)和不同阶段的排放空气的收获,比如分解根和削减和燃烧燃料,浪费或在年底使用。尽管可持续通常是没有定义的,一个典型的视图在几个生命周期支持的标准3,5森林收获是可持续和碳中和,收成保持碳储量提供的年增长率不超过“森林”(有时定义作为一个整体的国家)。一些这样的研究也数的存储的一小部分在长寿木制品这个碳碳收益3。一些研究甚至木材收获和使用属性的平均碳股票在森林里站提供木材6。根据最后这两个变化,收获木材不仅是碳中性,但增加了碳储存和福利的气候。

在国家层面,各国报告林业使用网方法的影响,可以创建一个类似的碳中和的印象。因为困难参与分离的影响人类从自然变化管理森林,政府间气候变化专门委员会的指导方针允许国家报告所有森林碳储量的变化从“管理”森林大气中的碳排放或删除4。在30亿公顷,森林管理代表世界四分之三的森林和许多国家几乎所有4。这些规则允许各国采取信贷的森林的再生农业废弃或先前的收成后(即使收成之前国际气候协议,成立于1990年作为基准年)7。这种方法还允许国家要求大的加速度的信贷增长的森林由于有限公司2受精作用,温暖的天气和氮沉积8。收获木材根据这种方法应该减少全国碳汇报道,但因为收成的影响不是单独报告,这些报告可以给人的印象,收成净增加森林碳储量的国家没有排放。

与这些国家报告,科学论文估计排放从土地利用变化尝试提出这些影响气候变化对森林碳平衡的剩余土地碳汇,但仍然可以创建一个类似的印象。这是因为许多论文报告只有新的木材产量和再生的净效应从先前的收成,因此不确定新的木材产量的影响9,10,11。

每一种形式的会计有很强的区域性影响。大多数温带国家的森林恢复4,8,12,13从巨大的收获或农业清算过去,由于减少了需要喂马和其他挽畜和外包热带地区的农田1,14,15,16。相比之下,热带国家整体扩大农田和增加森林的收成14,17。网因此可以创建的印象,木材收成在温带,发达国家有零个或甚至有益气候后果而收成在发展中,热带国家是昂贵的9,18,19。

这些形式的会计不准确捕捉新森林的影响收成的基本原因,森林生长和再生用于抵消新收成的影响会发生20.。数以百计的科学家在许多科学机构写了字母和,任何增长或再生的森林,会发生无论如何不能逻辑改变气候后果的新收获21,22,23,24。

另一方面,一些论文报告总排放的木材产量25,26,27在论文中,经常对热带地区28,29日,30.,31日。虽然总排放量也很重要,但他们似乎并不充足的气候测量成本的收成,因为他们没有考虑到潜在的再生后的收成。在某种程度上,再生森林收获后可能会开始收回失去的碳排放增长速度快于同一森林如果离开未收获的,尽管他们将很少完全迎头赶上。

这些损失在不久的,或者长期的目标losses-undermine中期内巴黎协议和与许多政府已经做出的承诺到2050年实现碳中和,以避免危险的气候变化32。反映短期减排的重要性,欧洲和美国政府都要求要么直接或间接的气候影响土地利用变化导致生物能源在20或30年判断33。是有意义也更高的重视短期排放和缓解在评估森林产量的影响。

占温室气体的时间估算成本

这里我们使用时间折现评估碳损失的价值过去和未来可能的森林产量从2010年到2050年在不同供需情况。我们使用一个新的全球森林碳模型、碳收获模型(魅力),建立在历史悠久的方法34计算木材产量变化的影响的大气碳随着时间的变化在不同的存储池。池包括住植物,根,削减,不同的木材产品和垃圾填埋场。影响大气中碳存储在所有池之间的区别是由于收获和森林的碳存储如果左未收获和持续增长。在任何一年,排放和空气中的删除这个量比前一年的变化。

一吨碳排放的成本,价值相当于一吨缓解绝对值,我们的主要方法是参考的方法。33和4%的贴现率适用于排放和删除,由于每年的木材收获。例如,根据这种方法一吨碳排放第一年有4%的绝对值高于每吨碳排放或删除2年后。实际上,这种方法翻译的价值在未来几年内排放量和删除造成的木材收获“丰收年当量排放”。如果折现率为零,该方法估计排放在任何给定的绝对变化年复一年的收成。

木材产品的生命周期分析,一些先前的立场分析占时间计算在特定未来date-such 100年累积辐射强迫带来丰收,将温室气体的大气衰减率3,12,35。对生物燃料,一些论文依次应用折现率在辐射强迫这些变化代表气候损害36,37。虽然丰富,但我们相信这些方法忽略一个重要的洞察力在文献中关于碳(SCC)的社会成本,估计排放随时间不断变化的实际经济损失。虽然同样占温室气体衰减率,缓解的鳞状细胞癌也取决于成本的年排放。因此,例如,假设减排成本将下降随着时间的推移,由于新技术会导致下降的鳞状细胞癌38。直观的原因是,如果任何产品,比如手机,已经下降成本随着时间的推移,但现在,也需要一个单位的产品(例如手机)是现在比未来更有价值。供应商品的价值;例如,mitigation-must也会打折,以反映资金的时间价值。出于这两个原因一吨碳排放的成本,和相关地一吨的价值降低,应该随时间。

因为不同的研究人员估计或者上升和下降的鳞状细胞癌的变化随着时间的推移,我们4%的折现率是一致的达成一个妥协的估计一个常数鳞状细胞癌和资本回报率4%的实际利率。碳排放价格的折扣可以被认为是碳的租赁成本的。它还代表了一个公司必须支付利息资金用于购买抵消排放,直到偿还那些排放通过随后的缓解。在参考讨论。33,这个4%提供了一个严格的方法,合理匹配实际的政策价值从土地利用变化对生物燃料的排放。我们的主要结果折扣超过40年,但我们也折扣100多年和不同折现率从0到6%。

木材需求增加

我们开始通过预测未来木材消费四个国家,木材产品的大类:长寿的产品(LLP),锯木材和木材板和其他工业圆木;短暂的产品(SLP),纸和纸板产品;消失products-wood燃料(VSLP-WFL)木材收获故意对能源;和消失products-industrial (VSLP-IND)废料制造其他木制品的燃烧释放能量。固定后果模型估计基于历史之间的关系这个消费消费大类的木制品和人口的国家,国内生产总值(GDP)和时间(代表技术变化)。模型假定的因果关系,获得合理但不完全符合,应被视为未来木材需求合理的基准之一。

在全球基础上的模型项目,木材收成将增加54%在2010年到2050年之间,从37亿米3到2010年的57亿3在2050年增加了69% LLP SLP增长128%,增加22% VSLP-WFL VSLP-IND增加91%(图。1)。我们预计增长率躺在其他研究的范围,虽然他们大多提供短期预测。我们认为木材燃料预测最不确定的,因为国家已经从传统的生物能源转移在不同收入水平。

图1:历史和预期的增加全球木材产量(百万美元31961年和2050年之间)。
图1

这幅图显示了预计增长54%,从2010年到2050年全球木材收获基于一个国家固定后果模型,说明了单独的增长在四个不同类别的木材产品。模型使用过去的消费之间的关系这些类别的木材和人口、人均GDP和时间变量。模型相同的木材消费关系适用于每个国家的估计未来人口和人均收入的增长,但从开始每个国家的消费的每个类别的木材产品在承认国家已经开发出不同的木材在很大程度的依赖,因为不同的国家捐赠基金。关系估计分离后的国家为发达国家和发展中国家,为了避免高估未来木材消费高收入国家。LLP包括锯木头,木头板和其他工业圆木;二是指纸及纸板产品;VSLP-IND指的是其他木制品制造废物燃烧释放能量;和VSLP-WFL指木材收获消耗的能量。我们认为VSLP-WFL预测最不确定的,因为国家已经从传统的木材燃料转向其它能源在不同收入水平。提供了统计模型适合补充信息。

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因为一些木制品使用其他木制品的废物,我们跟踪这些消费产品所需木材收获的水平。图2展示了我们的估计每年全球流动的木材从收获到最终使用2010。

图2:全球圆木(2010 m的流程图3之间的关系),跟踪消费不同的木材产品和木材产量。
图2

我们重建木材产量和消费之间的关系不同的木材产品基于数据来自联合国粮食及农业组织(粮农组织)。讨论了作者的所有来源的估计方法和补充信息。圆材收成的流程图说明了分布到不同的木材产品在2010年在全球基础上。数字在立方米木材产品卷圆材等价物具有相同密度的原木收成(0.48吨干物质3)一致的解释。一旦收获,圆木直接用作木材燃料(52%)或运送到处理设施工业圆木(48%)。炼铁切锯木头,而外表日志被切成薄木片,然后转换成胶合板。木质纸浆加工成木材纸浆和纸产量的40%,而剩余的60%是来自回收纸张和其他纸浆。剩下的工业圆木用作广泛的波兰人和打桩等木制品。这些过程产生的木屑,粒子,残留物,木质纤维作为中间产品。这些中间体进一步加工生产木制面板,包括颗粒板,定向结构刨花板(的OSB)和纤维板,直接使用在建筑和家具。同时,生产不同的木材产品产生的废物燃烧释放能量。魅力模型相似关系适用于未来木材木材产品的需求估计国家木材收获水平在未来几年。

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碳成本和土地使用

我们接下来估计碳成本折合成年率的全球木材产量从2010年到2050年的七个场景下未来木材供求(表1),折扣排放和删除每个木材收获后40年为4%。我们在3.5 - -4.2 Gt公司估计成本2e年−1(无花果。3)。

表1未来木材供应场景分析
全尺寸表
图3:估计年均碳成本(Gt有限公司2e年−1未来全球的木材产量在2010年到2050年之间。
图3

的平均估计,每年,time-discounted碳成本的全球木材产量在不同场景下的未来木材供应。所有场景(表中描述17)承担相同的未来消费除了场景,削减木材燃料的使用在从2050年的预计水平的一半。3.6 - -4.2 Gt公司的估计2e年−1应用4%的贴现率的变化碳储存了40年之后每年的木材收获。这些占森林再生和其他碳存储池的变化随着时间的推移,但折扣这些变化的价值的收获。因此他们代表丰收年等效目标——是,每年净碳变化的价值如果所有发生在今年的收获(扩展数据图。4显示适度的影响不同折现率从2到6%或折现100多年)。深绿色区域代表排放在2010年的木材供应水平,与亮绿色代表排放来满足额外的一切照旧(BAU)需求的。蓝色代表估计“替代的好处”,估计减少化石燃料和其他生产排放在使用木材代替钢筋混凝土建筑或木头燃料替代丙烷气。替代效益并不意味着木材使用气候效益整体因为他们不占了碳存储、生物排放。就像一辆小汽车仍然释放排放即使不如大型车,所以替换好处不改变木材收获绝对排放量。来源:魅力。

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一般来说,现有的木材需求占78%的碳成本水平在2010年至2050年之间,与木材需求上升占其余的。木材产量在2010年的水平有3.2 Gt公司的成本2e年−1在场景1。平均而言,工业木材和木材燃料各占大约一半的碳成本(扩展数据图。1)。场景最低碳成本的木材燃料需求降低50%或25%增长率高于现有的种植园。

我们也算一个替换值的基础上估计减少生产排放的——例如,化石燃料排放在使用木材在建筑混凝土和钢的或传统的生物能源。从木材收获替换不减少排放。然而,就像一辆小汽车能发出不到一个大型车,替换这意味着生产排放的木材可以小于替代产品。尽管变化在建筑和设计和大小的不确定性39从比较中,我们使用一个中档替换价值研究40为混凝土和钢铁这个替换值。

在我们的假设下,全球替换储蓄范围从0.8到0.9 Gt有限公司2e年−1。因为这估计忽略了森林碳存储的变化,它并不意味着木材使用导致更少的排放总体比混凝土和钢或丙烷气体做饭。如果钢铁和混凝土成功地减少排放量随着时间的推移,这些替换值可以减少或消失。

我们也估计,756 - 855公顷(尼古拉斯)的土地将会收获不同的场景中使用“明确的等价物”,所需的面积,如果所有木材被明确的收获(扩展数据图。2)。我们使用这种方法,因为面积和收获水平的选择性收获的土地大多是未知的。(重复收成一公顷的庄园算一个)。相对于场景1,种植园经济增长率增加25%将减少收获面积60尼古拉斯和线性中长期逐步削减50%的木材燃料将在70年之前减少收获面积尼古拉斯。

鲁棒性的结果

尽管有很多不确定性,敏感性分析的一系列模型参数支持我们的基本发现森林收获事业的健壮性约3 - 5 Gt有限公司2e年−1当专注于年代际效应(扩展数据图。3)。

总的来说,结果可能是保守的,因为他们忽略产量对土壤碳的影响由于不确定的损失和恢复。然而一个荟萃分析发现平均收获后土壤碳流失11%在上层土壤下面层和更多的证据41,另一个发现实质性的损失当转换自然森林种植园42。使用先进的测量技术令人担忧的研究发现大年度记录在婆罗洲热带森林土壤碳损失多年收获后tC(4.2公顷−1年−1)43。我们也忽略间接影响林业等引发的道路建设,已多次估计在热带地区的直接影响44。

同样透明的输入数据和来源披露后续研究者应该改善估计随着时间的推移。估计生物物理,non-GHG森林收获还可以改变气候变暖的影响估计虽然不确定性继续抑制可靠的估计,尤其是竞争对手的估计森林影响云的形成45,46。

对贴现率的不敏感

使用小型或大型贴现率或扩展的森林回报期到100年已经极为温和的影响。所示场景1中二次收成的改变成本相对于我们的4% / 40年中央方法(扩展数据图。4和扩展数据表1)。100年回报4%碳成本只会减少3%。不同折现率从2到6%甚至100年变化的成本只有−12% + 1%;甚至0%折扣了40年降低成本仅为11%。巨大差异的结果只有100多年从0%折扣,这样可以减少每年的碳成本降低40%。这些效应是温和的,因为木材收获净排放量分布比较均匀早几十年折现率最重要的时候,甚至一个小折现率充分降低了折扣现值(刚才)的任何净再生40年后,更高的利率没什么区别。因为我们的结果改变小甚至用一把小折现率超过100年,它们健壮如果社会甚至一个小偏好短期/长期缓解。

经济影响的意义

我们分析的反事实的是,森林不是收获否则发展独立于直接人类活动:树木生长,同时死亡,腐烂。

一些论文使用经济模型试图构造一个反事实的因素的影响木材森林面积或管理的需求47。这种类型的可靠估计需要大量的不同类型的供需曲线,可能不同国家和几乎没有估计计量经济学的使用适当的工具。全球森林模型也不要试图估计如何转换的农业土地森林满足木材需求在一个位置影响补偿农业用地的扩张。

在某种程度上,然而,我们的分析是不可知论者,这些影响,因为我们的场景为未来可能的应对经济力量提供了边界。例如,场景2,包括转换的所有收获次生森林生产力种植园,估计潜在极端强化的效果。场景4,包括更多的热带种植园,提供了一个雄心勃勃的增加森林植被的例子。降低碳排放成本低于3.5 Gt公司没有场景2e年−1。

无论如何,即使可靠,估计其他的反事实的选择由于经济力量不会改变木材收获的绝对碳成本的估计;相反,他们最多收获比较与其他人类活动排放。举个例子,如果一个模型声称没有木材收获更多的森林将会转化为作物,分析比较碳影响的人类活动,收获的森林,有一种替代方法,more-emitting人类活动,生产作物。就像小型汽车仍然排放即使比大型车少,森林产量仍将人类活动排放相对于没有即使小于种植。可信的经济估计这种比较可能的政策价值,但是理解绝对排放量每个活动,包括森林收成,仍将是有价值的。等原因,通过使用这种假设,预期市盈率绝对说明碳储蓄会减少收成块农田扩张政策,一个单独的人类活动。

一个潜在的缓解选项

我们的估计不意味着缺陷估计大气中,而是意味着持续增加,并可能增加,收成的木材主要,虽然经常被忽略,碳成本应该归因于人类活动。我们3.5 - -4.2 Gt公司的估算成本2e年−1使用4%折扣是类似于常见的年度排放量估计土地利用变化由于农业3 - 4 Gt公司的扩张2e年−1(参考文献。10,48)。

这些发现,从某种意义上说,好消息,因为他们暗示如果人们可以减少森林的收成,森林增长可能做更多的工作来减少大气中,一个潜在的缓解“楔子”,很少发现在气候策略。与其他缓解措施,减少有价值只有在他们不排放转移到另一个来源。随着时间的推移,如果更多的森林能够成熟这净碳汇将下降,但这些努力将有助于“拖延时间”更多的气候减排活动成为可行。

方法

魅力的基本结构

魅力是一个生物物理模型为本文及相关开发工作,该公司估计温室气体的影响和土地利用需求满足木材消费水平。模型的主要版本运行在Python中使用Excel的输入文件。魅力有分量,包括水平和全球分析(扩展数据图。5)。

与其他常用的碳“簿记”模型,通常从木材收获总水平,因此可以使用只有追溯,魅力使用估计的四个主要木材产品类别的消费国家估计收成的水平。这些木材产品类别:llp),本质上是木建筑和家具;二,纸和纸板产品;和VSLPs,包括木立即用于生物能源(VSLP-WFL);和消失products-industrial (VSLP-IND),木材废物的生成其他木制品燃烧释放能量。

模型与现有的木材资源和需求开始的2010年。要求不同的木材产品聚合为总需求的国家。估计未来的生产时,模型假定现有的全球贸易模式保持不变。例如,如果timber-importing国家增加他们的需求,该模型假定将按比例相应增长,而出口国家的进口比例会增加他们的出口来满足这种日益增长的需求。

提供的模型分离木现有种植森林和由次生森林,每个基于他们的收获效率和增长速度。种植森林这些我们知道致力于木材生产。次生森林,根据定义,是收获和森林,森林年龄收获我们的规则,因此更有可能参与木材生产。在国家和全球层面上,该模型使用的信息每个国家的森林和假设木材需求将首先满足种植园的可用程度,2010年,二次森林将其余的收获。模型跟踪分配下的碳收获这些森林的后果和再生管理规则指定的场景。

土地需求被定义为种植的面积和次生森林收获超过给定时期内的焦点,这是在2010年和2050年之间。当前版本的模型使用一个乐观的假设所有森林收获将从主要从中学而不是森林,通常更多的碳。

估计土地利用要求,模型假定所有的收获都是通过至少小清晰的。(模型还允许稀释的森林,但这是做在同一土地的最终收获,因此不会增加收获面积统计。)明确的假设增加木材产量每公顷,因此降低了区域影响收成。在热带地区,尽管大多数non-plantation森林收获发生选择性,有问题之间选择性的收成和微型明确的定义,以及不确定性数量的木材被不同的测井技术。这些不确定性使它具有挑战性的提供一个精确的估计影响的区域。土地使用面积计算魅力应被视为公顷的明确的等效(即公顷必须收获假设所有公顷是明确的)影响。然而,估计收获效率,浪费都是雄踞一方的计算,因此将从选择性收获损失估计是主要的方法,是在热带地区。因此,估计目前明确的等价物假设收获效率的水平。

这些比率之间的消费和收成的产品类别然后乘以预计每年消耗的数量在2010年到2050年之间在每个国家,每个木头产品类别,估计收获水平国家(考虑到贸易)。相反,该模型分配木材产量在一个国家不同的木材产品根据不同的产品消费水平的估计。

因为可疑数据质量的国家生产少量的木材,我们的全球分析估计木材收获的30个国家生产世界上80%的木材,然后体积除以80%来生成一个全球估计。

碳成本和存储池

全球估计温室气体效应,魅力站层次分析的方法建立了适用于1990年代34通过跟踪不同碳池的流量随着时间的推移,由于收成。任何减少碳存储在所有池的总从一年到下一个意味着一个由量的碳排放大气而增加意味着去除。池包括活木(包括森林再生收获后),森林残留物,根,木材在不同的产品类别和木头在垃圾填埋场。每年每公顷的森林的碳成本的区别是(1)他们会存储数量没有未来收成(non-harvest场景)和(2)森林和木材产品的碳的数量将在未来收获和种植(丰收的场景)。正数意味着排放和一个负值意味着碳移除。这个计算因此增长因素在两个正在进行的森林收获如果没有收获,收获后森林再生。

模型假定收获森林将被允许再生。即便如此,该模型可以区分再生为次生林或种植园。我们注意到一个经济或行为模式可能寻求估计的变化概率增长或再生,如果可靠可能是有价值的。然而,除了这些估计的挑战(和他们的厂外的后果),这种方法假定,如果再生是停在另一个人类活动排放的形式必然封存应该分配给其他活动,而不是收获。

活植物池,池因为明确的假设,是消除在第一年的收成。然而,这池会再长出来,随着时间的推移根据增长率为森林类型指定在每个国家。活植物池由以上——和地下生物量池。地下生物量估计使用一种广泛使用的幂函数相关的根拍摄生物量49,50。剩下的死木头模型因素在森林里的丰收在削减和根源,但它不因素变化其他倒下的死木头。森林通常有一层倒下,死木头不是收获但由于造成的死树和倒下的分支。虽然这池可能会改变随着时间的推移,数据lacking-particularly跨多个森林类型的变化在这片森林里池的收成。换句话说,文学没有文档是否森林收获往往会加快清除或降解已经倒下的死木头,如果是这样,如何迅速任何此类碳池恢复和再生。(估计死木头股票通常在森林里不区分那些引起的收获,哪个魅力估计,和那些没有引起的收获)。魅力因此假定这个倒下,死木头是影响收获,收获和non-harvest相同场景,因此不需要计算确定木材收获的影响。

模型假定所有VSLPs烧毁,算作立即发射,所有的得到都是烧伤后使用和llp去垃圾填埋场衰变。与此同时,垃圾填埋池可以解释为临时存储,因为碳木材产品是没有立即释放到大气中。然而,一些比例的碳排放的垃圾转化为甲烷,它有一个更高的全球变暖潜力,算作二氧化碳等价物是基于其全球变暖潜力超过100年了。

扩展的数据图。6显示了火炬松人工林的碳储存的变化在美国东南部。在收获的第一年净增加碳排放(由绿色的点线之间的垂直差异和固体黑色线)。第二年有进一步减排的砍伐木材腐烂或燃烧时,它可以被不断扩大的两条线之间的距离。在每个收获周期的后期,由于森林再生黑色更快收敛和点缀绿色行,代表从空气中碳的净删除。

木材消耗,收获和贸易数据

模型开发需要大量的努力估计所需的木材收获量以满足每个单元的木材生产消耗木材产品类别的方式符合联合国粮农组织消费,生产和贸易数据。生产和消费之间的关系估计数据提出的挑战,因为FAOSTAT收集和报告木材产品消费和产量在不同类型的单位(如重量和体积和产品的不同,虽然未明确说明的,含水量,因此干物质)的股票。FAOSTAT也报道中间木制品收成和最终消费之间的生产产生重要的废物,其中一些被用于其他产品而其他人通常焚烧。我们使用信息从各种各样的来源包括单位转换的估计,FAOSTAT估计标准浪费在木质纸浆生产水平和估计锯木材废料隐含的生产数据,因此不同的国家。贸易数据也不一致的质量,一些国家,暗示身体不可能或不太可能消费:生产比率。我们开发的规则来解决数据不一致性和数据质量。使用的评估方法是进一步详细地描述补充信息。

生物物理模型的输入

该模型使用多种生物物理输入。一个是次生林生长速率随着时间的推移,这后果为森林如果不是收获和再生后的收获。有许多不确定性的增长率,增长率的变化随着时间的推移,在大森林地区。甚至不同森林类型在相同的紧凑的区域可以有高度不同的增长速度和模式51,甚至努力识别主要森林类型空间往往有较高的错误率52。我们的全球模型增长率为次生森林来自哈里斯et al。25,它使用各种来源的论文中讨论和补充。我们补充这些信息进一步数据中青年次生林增长率之间的关系49。类似于默认的政府间气候变化专门委员会的指导国家温室气体报告,哈里斯et al。25估计增长率在广泛的乐队,一个森林增长率对年轻的森林不到20年的时间,另一个用于超过20年。因为时间的变化更重要我们的模型比估计的纸,我们使用这些时间乐队获得连续增长使用莫诺函数发现合理的代表森林增长率53,54。

种植园首先应用增长率从哈里斯et al。25的空间数据库中可用的国家种植的树木(SDPT v.1.0)然后补充北方和一些欧盟国家,如加拿大和俄罗斯,平均增长率次生林。我们还编译数据从各种文献和国家报告等重要的木材生产商巴西、中国、印尼和美国中描述补充信息。

其他输入到模型中每个森林类型包括根:拍摄比率,地上生物量收获后留下的部分(降息),地上生物量的比例稀释和旋转期间移除。碳收获木材的比例分配给每个产品池来源于消费占估计产品在那个国家。每个碳池的模型还需要衰变速率和输入碳的分配不同的后续池(例如,垃圾填埋场)。

所有输入值及其来源,和更多的细节关于莫诺功能,补充信息部分中描述3。补充表5提供了加权平均在30个国家国家森林生长参数用于分析。补充表6供应种植园使用旋转阶段和信息来源。补充表7根据国家给二级和种植园削减利率。补充表8描述了用于衰变的半衰期不同碳池。次生林增长率和根的不确定性:拍摄比率进行了补充信息部分5。

生产排放和替换值

木制品的一代也释放化石和潜在的痕量气体排放在种植、收获和生产过程。因为有很多数据不确定性在全球基础上对化石能源用于收获木材和木制品生产,魅力并不在这个时候把这些排放量。

虽然比较木材产品的使用和排放替代非木材产品绝对不会减少使用木制品,排放有浓厚的兴趣比替代木材使用是否有更低的排放。这需要计算的完整计算对生物碳以及生产排放的影响。即便如此,因为魅力分别计算生物排放,魅力现在编程估计潜在的“替换”储蓄在生产中排放在使用木材代替钢筋混凝土建筑。估计大大由于不同数量的每个材料所需的不同的建筑,不同的施工方法。我们的计算使用从审查其他研究的核心价值401.2吨碳保存生产过程每1吨碳木材用于建筑,混凝土与钢筋的替代品。分享的好处还取决于收获木材用于建筑。中描述的那样补充信息的国家,我们使用估计Zhang et al。55。

魅力还估计替换受益于使用传统的木柴和木炭代替化石燃料。假设选择是使用丙烷气体,我们使用一个替代因素0.175吨碳保存避免为每个1吨碳的化石燃料的使用木头。这是基于估计的相对能量输出,木炭和柴火生产效率和炉子产量和使用效率的主要作者提供的参考。31日。

分解成碳的计算时间

除了生理变化估计大气温室气体的排放和删除随着时间的推移,由于每年的木材产量、模型估计的价值,这些变化使用不同的贴现率的收获。当模型使用一个零的贴现率估计,在大气中的物理变化周期分析,可每次收获后40或100年。实际上,零的贴现率假设大气碳的变化的周期是同等价值的同样的碳的变化如果它发生在今年的收成。

打折之前分配一个价值更高的减排。模型表示碳排放值但基于等价排放,只出现在今年的收成,是丰收年当量排放。这种形式的估值建立排放或缓解的价值之间的关系在不同的年但不需要指定一个绝对的价值每吨碳,可分别讨论和确定。

折现率的选择是一个政策决定,可以代表缓解早些时候的两个好处。好处之一是意识到直接减少的价值,避免中间和永久损害温度升高的影响(例如,冰盖融化或生物多样性的丧失),推迟的日期跨越各种气候的阈值。早些时候缓解实际上压低赔偿立即增加了人们时间可以提高技术和组织的政治意愿和资源跨越阈值之前应对气候变化。

早些时候的其他好处缓解资金的时间价值的结果。应用4%的贴现率实际上每年分配一个4%租金收取额外的碳在大气中。等于借款的价格一般在估计长期资本成本支付另一个人以减轻排放进行补偿。在参考讨论。33在土地利用转换的背景下,这折现率还生成结果符合摊还期用于土地流转在美国生物能源政策。

折现价值每年每次收获后的年收获是大气碳的变化,也就是说,发射(或删除)的区别在那一年,在前一年。这个公式的收成h(例如,2010):

$ $ {\ rm {PD}} {{\ rm {V}}} _ {h} = \ mathop{总和\}\ limits_ {t = 0} ^ {N} \压裂{\δC {} _ {{\ rm{改变}}t}}{{\离开(1 + d \右)}^ {t}} $ $
(1)

在哪里t年以来收获的数量吗h,d是折现率(4%),N数年以来增长丰收的场景(例如,40或100年),C的变化,t排放的变化(或删除)在今年吗t。扩展的数据表2显示的计算时间打折4%超过40年的种植园转换场景扩展数据图所示。6。

折现值计算相同为每个来年的丰收。排放在2010年和2050年之间的累积刚才这些碳成本超过40年的总和,因此他们并不代表大气碳添加到2050年由森林产量在2010年到2050年之间。替代碳量会更大,因为它不会因素的全部40年再生森林收获2010年之后。然而,这个方法实际上分配一个贴现值预测森林再生无论哪一年收成产生的例子中,甚至是在2049年。

国家和全球结果然后确定年折现碳总成本t乘以每公顷的刚才的公顷数收获同样的森林类型的收获。这样做是分别对种植园和次生森林,生产公式:

$ $ {{\ rm{刚才}}}_ {{\ rm{总}}}= \ mathop{总和\}\ limits_ {h = 2010} ^ {K} {\ rm {PD}} {{\ rm {V}}} _ {{\ rm{二}},h} \ *{一}_ {{\ rm{二}},h} + \ mathop{总和\}\ limits_ {h = 2010} ^ {K} {\ rm {PD}} {{\ rm {V}}} _ {{\ rm{种植园}},h} \ *{一}_ {{\ rm{种植园}},h} $ $
(2)

在哪里h代表着一年的收获从2010年开始,K代表年的收成的数量(例如,40年)一个代表一个森林类型收获的新领域h。接下来的小节描述了所需的面积计算每个森林类型。

土地面积计算

由于未知的水平和大量的木材从选择性收成,魅力的面积计算土地利用作为公顷的明确的等价的(也就是说,公顷必须收获假设所有公顷是明确的)影响。这种假设相对于选择性增加木材产量每公顷产量,因此降低了估计的区域影响收成。使用这种方法,因为数据用于木材的数量不足通过明确的收获,通过选择性的收获。这个计算的土地需求反映了木头的数量每公顷生成估计效率的国家。所需的木材量的比例也是基于每个类别生成所需的收获木材生产消费水平,消费水平,它在浪费因素。2010 - 2050年期间的模型假定线性增长的消费从2010年到2050年为每个产品类别。种植地区收获第一,并根据需要二次森林收获提供剩余的大量的木材。

预测2050年的木材需求

项目未来木材需求,魅力始于2010年消费水平(计算平均消费2006 - 2014)因国家不同木材产品的消费和生产和收获的水平,从FAOSTAT使用数据56系统的质量控制(补充表1)。对于每个国家和年份,我们首先计算净出口减去进口出口。未来的预测认为,在每个国家消费由净进口的份额仍将基准年的一样,每个国家将提供相同的聚合全球出口的份额。

估计未来木材产品需求的国家,我们使用对数转换固定后果模型57木头和项目对每个国家和每个产品类别的需求。固定后果模型相同的木材消费关系适用于每个国家的人均收入增长,但从开始每个国家的木材消费。我们分离到发达国家和发展中国家来避免高估未来木材消费高收入国家。木材产品的消费和基于可用的数据选择代表所有LLP锯木材和木制面板,纸和纸板代表代表VSLP-WFL SLP和木材燃料。历史上的社会经济统计数据包括GDP和人口从1961 - 2020年世界银行58。我们预计在2010年到2050年之间增长百分比用于基于从人均GDP和人口平均GDP增长预测三个来源:经济合作与发展组织(oecd)(“中道”)59国际应用系统分析研究所SSP2场景模型60和一个线性趋势线,我们计算出1991 - 2010年期间。预测(独立)固定后果模型中的变量包括人口、人均GDP和2000年之后,作为一个代理的技术和政策变化自2000年以来,当互联网使用的繁荣开始和修改后续论文的要求。固定效应模型建立了12个关系(模型)基于三种不同类型的木材产品,两种不同的趋势在发达国家和发展中国家和两个不同的回归公式,我们使用一个时间变量,另一个没有。所有的模型有很高的R2(0.88)和重要的P值(0.05)和残留标准误差在0.32和0.84之间(补充表2)。我们应用系数(补充表3)的独立预测变量估计未来人口和GDP的变化,并使用结果估计消费水平力模型。的补充信息提供了统计模型适合并进一步固定后果模型和应用程序的信息。扩展的数据表3显示不同的木材产品的消费国家,2010年预计为2050。补充表4显示了我们的预测与其他的比较研究。