Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Giảm phát thải từ nạn phá rừng và suy thoái rừng (REDD): một chiến lược giảm thiểu biến đổi khí hậu trên một con đường quan trọng
Tóm tắt
Sau các cuộc thảo luận gần đây, có hy vọng rằng một cơ chế giảm phát thải từ nạn phá rừng và suy thoái rừng (REDD) sẽ được các bên tham gia Công ước Khung của Liên Hiệp Quốc về Biến đổi Khí hậu (UNFCCC) đồng thuận tại cuộc họp lần thứ 15 ở Copenhagen vào năm 2009 như một hành động đủ tiêu chuẩn để ngăn chặn biến đổi khí hậu và sự ấm lên toàn cầu trong các giai đoạn cam kết sau năm 2012. Các quốc gia triển khai chế độ REDD nhằm tạo ra lợi ích cần thiết phải thực hiện các hệ thống giám sát và báo cáo hiệu quả và xác định các bất trắc liên quan. Nguyên tắc bảo thủ giải quyết vấn đề lỗi ước lượng và yêu cầu báo cáo các ước lượng tối thiểu đáng tin cậy (RME). Tại đây, tiềm năng tạo ra lợi ích từ việc áp dụng chế độ REDD được đề xuất với tham chiếu đến các lỗi lấy mẫu và không lấy mẫu ảnh hưởng đến độ tin cậy của dữ liệu hoạt động ước lượng và các yếu tố phát thải. Một khuôn khổ để tính toán lợi ích carbon bằng cách bao gồm các lỗi đánh giá được phát triển. Các cân nhắc lý thuyết dựa trên mẫu cũng như một nghiên cứu mô phỏng cho năm quốc gia được lựa chọn với tỷ lệ phá rừng và suy thoái từ thấp đến cao cho thấy rằng ngay cả những lỗi đánh giá nhỏ (5% và thấp hơn) cũng có thể vượt qua những nỗ lực thành công nhằm giảm phá rừng và suy thoái. Việc tạo ra lợi ích từ REDD chỉ có thể xảy ra trong những tình huống mà các lỗi đánh giá được kiểm soát cẩn thận.
Từ khóa
#REDD #giảm phát thải #biến đổi khí hậu #nạn phá rừng #suy thoái rừng #hệ thống giám sát #báo cáo #sự ước lượng #lỗi đánh giáTài liệu tham khảo
Denman KL: Couplings between changes the climate system and biogeochemistry Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge; 2007.
Stern N: The economics of climate change The Stern review. Cambridge University Press, Cambridge; 2007.
IPCC: Good practice guidance for land use, land-use change and forestry The Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC/IGES, Hayama, Japan; 2003.
GOFC-GOLD: Reducing greenhouse gas emissions from deforestation and degradation in developing countries: a sourcebook of methods and procedures for monitoring, measuring and reporting. GOFC-GOLD Report version COP14–2, GOFC-GOLD Project Office, Natural Resources Canada, Alberta, Canada; 2009.
Eliasch J: Climate change: Financing global forests: the Eliasch review. Earthscan, London, Sterling, VA 2008.
FAO: Global forest resources assessment 2005. Progress towards sustainable forest management. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome. FAO forestry paper; 2006.
Griscom B, Shoch D, Stanley B, Cortez R, Virgilio N: Sensitivity of amounts and distribution of tropical forest carbon credits depending on baseline rules. Environmental Science & Policy 2009, 7: 897–911. 10.1016/j.envsci.2009.07.008
Fuller RM, Smith GM, Devereux BJ: The characterisation and measurement of land cover change through remote sensing: problems in operational applications? International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 2003, 3: 243–253. 10.1016/S0303-2434(03)00004-7
Gertner G, Köhl M: An Assessment of Some Nonsampling Errors in a National Survey Using an Error Budget. Forest Science 1992,3(14):525–538.
Waggoner PE: Forest Inventories: Discrepancies and Uncertainties, Discussion Paper, Resources for the Future. Washington 2009. [http://www.rff.org/RFF/Documents/RFF-DP-09–29.pdf]
Hardcastle PD, Baird D: Capability and cost assessment of the major forest nations to measure and monitor their forest carbon. Report prepared for the Office of Climate Change. Penicuick, UK 2008.
Köhl M, Magnussen S, Marchetti M: Sampling Methods, Remote Sensing and GIS Multiresource Forest Inventory. Springer, Berlin, Heidelberg. Springer-11642/Dig. Serial; 2006.
IPCC: IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories Volume 4: Agriculture, Forestry and Other Land Use. IPCC/IGES, Hayama, Japan; 2006.
UNFCCC: Reducing emissions from deforestation in developing countries: approaches to stimulate action FCCC/SBSTA/2008/L.12. 2008.
Lessler JT, Kalsbeek WD: Nonsampling error in surveys. Wiley, New York. A Wiley-Interscience publication; 1992.
Nogueira EM, Nelson BW, Fearnside PM, França MB, de Alves Oliveira ÁC: Tree height in Brazil's 'arc of deforestation': Shorter trees in south and southwest Amazonia imply lower biomass. Forest Ecology and Management 2008, 7: 2963–2972. 10.1016/j.foreco.2008.02.002
Houghton RA, Lawrence KT, Hackler JL, Brown S: The spatial distribution of forest biomass in the Brazilian Amazon: a comparison of estimates. Global Change Biology 2001,7(16):731–746. 10.1046/j.1365-2486.2001.00426.x
Grassi G, Monni S, Federici S, Achard F, Mollicone D: Applying the conservativeness principle to REDD to deal with the uncertainties of the estimates. Environmental Research Letters 2008., 3:
UNFCCC: Modalities and procedures for afforestation and reforestation project activities under the clean development mechanism in the first commitment period of the Kyoto Protocol Decision 5/CMP.1. 2006.
UNFCCC: Good practice guidance and adjustments under Article 5, paragraph 2, of the Kyoto Protocol FCCC/KP/CMP/2005/8/Add.3 Decision 20/CMP.1. 2006.
Dawkins HC: Some results of stratified random sampling of tropical high-forest. Seventh British Commonwealth Forestry Conference Item 7 (iii), Oxford, Holywell Press; 1957.