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World File Search System人工林
盎格鲁东部人工林PLC碳和能量数据2023
2023绩效摘要AEP的总碳排放量在2023年从2022年增加了15％。这主要是由于外层土地清除率增加了11％，直接土地清除活动增加了6％。作为一家农业业务，我们的碳足迹与我们的土地管理和种植实践密切相关。排放量的增加可以部分解释，这是通过隔离我们庄园的二氧化碳的减少，在2023年下降了-6％。隔离的减少部分是由于四个庄园的关闭/销售（RAA，Elap Utara，Elap Selatan，KKST）。因此，我们每公顷种植面积的运营排放量在2023年增加了10％。由于施肥，用电消耗和棕榈油磨机废水（POME）处理，我们的总体运营排放量在2023年下降了-5％。鸡蛋治疗排放量减少了-8％。这种减少是由于Q1中TASIK地区高降雨而在该地区产生的废水的结果，从而减少了治疗的需求。使用肥料的排放量降低-6％，这可能是由于天气，物流和其他现场问题引起的申请延迟引起的。电力消耗量下降了-8％，部分原因是全年全国电网中断，由于使用发电机的使用，我们看到9％的燃油消耗增加了9％。2023年生产的总新鲜水果分支（FFB）也增加了5％。我们的整体运输排放量有很小的差异。由于2023年运行中的额外车辆，现场运输增加了5％，但相比之下，第三方车辆产生的排放量降低了-9％。
2024 年 12 月刊
Š 15,530 平方公里的非森林或稀疏森林地区已转变为茂密或非常茂密的森林，主要通过人工林实现。Š 2021 年至 2023 年间，1,420 平方公里的人工林被归类为茂密森林，延续了人工林补充天然茂密森林损失的趋势。Š 在过去 20 年里，由于人工林和对退化森林的更好管理，茂密森林覆盖率增加了 1,370 平方公里。Š 专家将这种快速转变归因于人工林，因为天然森林的生长速度无法如此之快。Š 人工林通常是单一栽培，树木年龄相同，容易受到火灾、病虫害的影响。Š 它们阻碍了天然森林的再生，缺乏原始森林的生物多样性和生态功能。Â 火灾事故：
ikea气候报告FY23
是一个简化的模型，该模型说明了通过建立快速生长的树木种植园，以及在退化的土地上恢复天然林的示例，包括通过基于木材的产品延长碳存储的效果，并回收。来自负责任的森林人工林的树木从大气中吸收大量二氧化碳（CO2）。将树木制成基于木材的产品时，它们充当临时碳存储。可以通过重复使用，翻新，再制造和回收材料在寿命结束时扩展这种存储效果。在弹性景观中，负责任地管理的森林人工林对缓解气候变化的贡献以及天然林的许多贡献，例如生物多样性或土壤保护，必须共同考虑。一种整体观点，我们平衡了森林增长，收获，土地和产品中的碳存储以及其他环境服务（例如生物多样性）至关重要。
fmo 的投资方式以负责任的方式管理......
森林砍伐是气候变化和生物多样性丧失的主要原因之一，所有这些都对脆弱社区产生了不成比例的不利影响。与此同时，由于人口增长、收入增长和向更可持续的经济转型，对木材的需求也在增加。目前，全球对工业原木（用于工业用途的原木形式木材）的需求中约有一半来自人工林，而另一半则来自天然林。为了更好地保护天然林和扭转净森林砍伐，需要更负责任地管理的人工林来满足对木材不断增长的需求。FMO 认识到迫切需要增加负责任管理的森林和人工林的数量，已承诺到 2030 年在林业和可持续土地利用方面投资高达 10 亿欧元。我们的主要关注点是全球南方，那里的热带和亚热带地区有利的生长条件使树木种植既高效又具有经济可持续性。FMO 意识到林业经营可能带来有害的社会和环境后果。然而，我们也坚信，与客户一起，我们可以引入并坚持更可持续的做法，为我们的核心可持续发展目标做出积极贡献：体面工作和经济增长、减少不平等和气候行动。FMO 有能力在该领域有所作为。作为少数拥有专门从事林业投资团队的开发金融机构 (DFI) 之一，我们专注于投资负责任和可持续管理的林业业务。鉴于林业部门固有的风险，我们保持严格的客户选择流程，仔细分析每个项目并在必要时实施额外的保障措施。这些保障措施是融资合同的一部分，由客户实施并由 FMO 监督。这种方法使我们能够推动和加强林业部门环境、社会和治理 (ESG) 标准的实施。
使用机载激光雷达数据预测和绘制速生桉树林人工林地上碳含量的脉冲密度和网格单元大小的综合影响
摘要背景：LiDAR 遥感是一种快速发展的技术，用于量化各种森林属性，包括地上碳 (AGC)。脉冲密度影响 LiDAR 的采购成本，网格单元大小影响使用基于地块的方法进行的 AGC 预测；然而，很少有研究评估 LiDAR 脉冲密度和单元大小对预测和绘制快速生长的桉树人工林 AGC 的影响。本研究的目的是使用机载 LiDAR 和现场数据评估 LiDAR 脉冲密度和网格单元大小对地块和林分水平的 AGC 预测精度的影响。我们使用随机森林 (RF) 机器学习算法，使用来自 LiDAR 收集的 5 和 10 个脉冲 m − 2（RF5 和 RF10）和 5、10、15 和 20 m 的网格单元大小的 LiDAR 衍生指标对 AGC 进行建模。结果：结果表明，在这些快速生长的人工林中，5 脉冲 m − 2 的 LiDAR 脉冲密度提供的 AGC 预测精度与使用 10 脉冲 m − 2 的数据集时相似。RF5 和 RF10 的相对均方根误差 (RMSE) 分别为 6.14% 和 6.01%。等效性测试表明，训练和验证模型预测的 AGC 与观察到的 AGC 测量值相同。在本系统中，从 5 到 20 的制图网格单元大小也不会显著影响林分级别的 AGC 预测精度。结论：使用 5 脉冲 m − 2 和 5 m 的网格单元大小，LiDAR 测量可用于预测和绘制不同年龄桉树人工林的 AGC，具有足够的精度和准确度。本研究中 AGC 建模的良好结果将使人们更有信心将 AGC 估计值与桉树人工林的不同 LiDAR 采样密度进行比较，并有助于做出更具成本效益和效率的森林资源清查决策。关键词：碳模型、遥感、建模、森林资源清查、随机森林