• Energy Research

L'estimation des changements de la biomasse forestière dus au changement d'affectation des terres est d'une importance significative pour les estimations du budget carbone mondial. La précision des cartes de densité de biomasse dépend de la disponibilité de modèles allométriques fiables utilisés en combinaison avec des données dérivées d'images satellites et de données d'inventaire forestier. Pour réduire l'incertitude dans les estimations des émissions de carbone résultant de la déforestation et de la dégradation des forêts, de meilleures informations sur les équations allométriques et la distribution spatiale des stocks de biomasse aérienne dans chaque classe d'utilisation des terres/couverture terrestre (LULC) sont nécessaires pour les différentes zones écologiques. Ces informations ont été rares pour la zone de savane du Soudan de l'Afrique de l'Ouest. Ce document fournit de nouvelles données et de nouveaux résultats pour cette zone importante. L'analyse combine des images satellites et des modèles allométriques dérivés localement basés sur des mesures non destructives pour estimer les stocks de biomasse aérienne au niveau du bassin versant dans la zone de la savane soudanaise au Bénin. Nous avons comparé trois types de modèles allométriques ajustés empiriquement de complexité variable par rapport au nombre de paramètres d'entrée faciles à mesurer au sol : le modèle de type I basé uniquement sur le diamètre à hauteur de poitrine (DBH), le type II qui utilisait le DBH et la hauteur d'arbre et le modèle de type III qui utilisait le DBH, la hauteur d'arbre et la densité du bois comme prédicteurs. Alors que pour la plupart des classes LULC, le modèle III a surpassé les autres modèles, même le modèle simple, j'ai montré de bonnes performances. Les valeurs estimées de densité moyenne de biomasse sèche et l'erreur type associée pour les différentes classes de LULC étaient de 3,28 ± 0,31 (pour les terres cultivées et les jachères), 3,62 ± 0,36 (pour les prairies de savane), 4,86 ± 1,03 (pour les établissements), 14,05 ± 0,72 (pour la savane arbustive), 45,29 ± 2,51 (pour les forêts de savane), 46,06 ± 14,40 (pour l'agroforesterie), 94,58 ± 4,98 (pour la forêt riveraine et les forêts), 162 ± 64,88 (pour les plantations de Tectona grandis), 179,62 ± 57,61 (pour les plantations d'Azadirachta indica), 25,17 ± 7,46 (pour les plantations de Gmelina arborea), à 204,92 ± 57,69 (pour les plantations d'Eucalyptus grandis) Mg ha−1. La plus grande incertitude du système agroforestier et des plantations est due à la variance d'âge qui affecte les stocks de biomasse. Les résultats de cette étude aident à combler le déficit de connaissances existant en ce qui concerne les modèles allométriques de la biomasse au niveau des bassins versants et l'estimation des stocks de biomasse aérienne dans chaque LULC dans la savane du Soudan en Afrique de l'Ouest. L'utilisation du modèle de type I, qui ne repose que sur le DBH facile à mesurer, semble justifiée car il est presque aussi performant que les modèles plus complexes de types II et III. Les travaux ont fourni des données utiles sur la densité du bois des principales espèces de la zone de la savane soudanaise, le facteur d'expansion de la biomasse dérivé local associé et la densité de la biomasse dans chaque classe LULC qui serait un outil d'information indispensable pour le programme de comptabilisation du carbone lié à la mise en œuvre du Protocole de Kyoto et des initiatives REDD+ (réduction des émissions dues à la déforestation et à la dégradation des forêts, et conservation des forêts, gestion durable des forêts et amélioration des stocks de carbone forestiers). La estimación de los cambios en la biomasa forestal debidos al cambio en el uso de la tierra es de gran importancia para las estimaciones del presupuesto mundial de carbono. La precisión de los mapas de densidad de biomasa depende de la disponibilidad de modelos alométricos confiables utilizados en combinación con datos derivados de imágenes satelitales y datos de inventario forestal. Para reducir la incertidumbre en las estimaciones de las emisiones de carbono resultantes de la deforestación y la degradación forestal, se necesita una mejor información sobre las ecuaciones alométricas y la distribución espacial de las reservas de biomasa sobre el suelo en cada clase de uso de la tierra/cubierta terrestre (LULC) para las diferentes zonas ecológicas. Dicha información ha sido escasa para la zona de la sabana de Sudán de África Occidental. Este documento proporciona nuevos datos y resultados para esta importante zona. El análisis combina imágenes satelitales y modelos alométricos derivados localmente basados en mediciones no destructivas para estimar las poblaciones de biomasa sobre el suelo a nivel de la cuenca en la zona de la sabana de Sudán en Benín. Comparamos tres tipos de modelos alométricos empíricamente ajustados de complejidad variable con respecto al número de parámetros de entrada que son fáciles de medir en el suelo: modelo tipo I basado solo en el diámetro a la altura del pecho (DBH), tipo II que utilizó DBH y altura del árbol y modelo tipo III que utilizó DBH, altura del árbol y densidad de la madera como predictores. Mientras que para la mayoría de las clases de LULC, el modelo III superó a los otros modelos, incluso el modelo simple I mostró un buen rendimiento. Los valores medios estimados de densidad de biomasa seca y el error estándar adjunto para las diferentes clases de LULC fueron 3.28 ± 0.31 (para tierras de cultivo y barbecho), 3.62 ± 0.36 (para pastizales de sabana), 4.86 ± 1.03 (para asentamientos), 14.05 ± 0.72 (para sabanas de arbustos), 45.29 ± 2.51 (para bosques de sabana), 46.06 ± 14.40 (para agroforestería), 94.58 ± 4.98 (para bosques de ribera y bosques), 162 ± 64.88 (para plantaciones de Tectona grandis), 179.62 ± 57.61 (para plantaciones de Azadirachta indica), 25.17 ± 7.46 (para plantaciones de Gmelina arborea), a 204.92 ± 57.69 (para plantaciones de Eucalyptus grandis) Mg ha-1. La mayor incertidumbre del sistema agroforestal y las plantaciones se debe a la variación en la edad que afecta a las poblaciones de biomasa. Los resultados de este estudio ayudan a cerrar la brecha de conocimiento existente con respecto a los modelos alométricos de biomasa a nivel de cuenca y la estimación de las existencias de biomasa sobre el suelo en cada LULC en la sabana de Sudán en África occidental. El uso del modelo tipo I, que se basa solo en el DBH fácil de medir, parece justificado ya que tuvo un rendimiento casi tan bueno como los modelos más complejos tipos II y III. El trabajo proporcionó datos útiles sobre la densidad de madera de las principales especies de la zona de sabana de Sudán, el factor de expansión de biomasa derivado local relacionado y la densidad de biomasa en cada clase de LULC que sería una herramienta de información indispensable para el programa de contabilidad de carbono relacionado con la implementación del Protocolo de Kyoto y las iniciativas REDD+ (reducción de las emisiones derivadas de la deforestación y la degradación forestal, y conservación de los bosques, gestión sostenible de los bosques y mejora de las reservas forestales de carbono). The estimation of forest biomass changes due to land-use change is of significant importance for estimates of the global carbon budget. The accuracy of biomass density maps depends on the availability of reliable allometric models used in combination with data derived from satellites images and forest inventory data. To reduce the uncertainty in estimates of carbon emissions resulting from deforestation and forest degradation, better information on allometric equations and the spatial distribution of aboveground biomass stocks in each land use/land cover (LULC) class is needed for the different ecological zones. Such information has been sparse for the West African Sudan Savannah zone. This paper provides new data and results for this important zone. The analysis combines satellite images and locally derived allometric models based on non-destructive measurements to estimate aboveground biomass stocks at the watershed level in the Sudan Savannah zone in Benin. We compared three types of empirically fitted allometric models of varying model complexity with respect to the number of input parameters that are easy to measure at the ground: model type I based only on the diameter at breast height (DBH), type II which used DBH and tree height and model type III which used DBH, tree height and wood density as predictors. While for most LULC classes model III outperformed the other models even the simple model I showed a good performance. The estimated mean dry biomass density values and attached standard error for the different LULC class were 3.28 ± 0.31 (for cropland and fallow), 3.62 ± 0.36 (for Savanna grassland), 4.86 ± 1.03 (for Settlements), 14.05 ± 0.72 (for Shrub savanna), 45.29 ± 2.51 (for Savanna Woodland), 46.06 ± 14.40 (for Agroforestry), 94.58 ± 4.98 (for riparian forest and woodland), 162 ± 64.88 (for Tectona grandis plantations), 179.62 ± 57.61 (for Azadirachta indica plantations), 25.17 ± 7.46 (for Gmelina arborea plantations), to 204.92 ± 57.69 (for Eucalyptus grandis plantations) Mg ha−1. The higher uncertainty of agroforestry system and plantations is due to the variance in age which affects biomass stocks. The results from this study help to close the existing knowledge gap with respect to biomass allometric models at the watershed level and the estimation of aboveground biomass stocks in each LULC in the Sudan Savannah in West Africa. The use of model type I, which relies only on the easy to measure DBH, seems justified since it performed almost as good as the more complex model types II and III. The work provided useful data on wood density of the main species of the Sudan Savannah zone, the related local derived biomass expansion factor and the biomass density in each LULC class that would be an indispensable information tool for carbon accounting programme related to the implementation of the Kyoto Protocol and REDD+ (reducing emissions from deforestation and forest degradation, and forests conservation, sustainable management of forests, and enhancement of forest carbon stocks) initiatives. يعد تقدير تغيرات الكتلة الحيوية للغابات بسبب تغير استخدام الأراضي ذا أهمية كبيرة لتقديرات ميزانية الكربون العالمية. تعتمد دقة خرائط كثافة الكتلة الحيوية على توافر نماذج متباينة موثوقة تستخدم بالاقتران مع البيانات المستمدة من صور الأقمار الصناعية وبيانات جرد الغابات. للحد من عدم اليقين في تقديرات انبعاثات الكربون الناتجة عن إزالة الغابات وتدهورها، هناك حاجة إلى معلومات أفضل عن المعادلات المتباينة والتوزيع المكاني لمخزونات الكتلة الحيوية فوق الأرض في كل فئة من فئات استخدام الأراضي/الغطاء الأرضي (LULC) للمناطق الإيكولوجية المختلفة. كانت هذه المعلومات نادرة بالنسبة لمنطقة السافانا السودانية في غرب أفريقيا. توفر هذه الورقة بيانات ونتائج جديدة لهذه المنطقة المهمة. يجمع التحليل بين صور الأقمار الصناعية والنماذج المتجانسة المستمدة محليًا بناءً على قياسات غير مدمرة لتقدير مخزونات الكتلة الحيوية فوق الأرض على مستوى مستجمعات المياه في منطقة السافانا السودانية في بنين. قارنا ثلاثة أنواع من النماذج المتباينة المجهزة تجريبيًا لتعقيد النموذج المتفاوت فيما يتعلق بعدد معلمات الإدخال التي يسهل قياسها على الأرض: النموذج من النوع الأول استنادًا فقط إلى القطر عند ارتفاع الثدي (DBH)، والنوع الثاني الذي استخدم DBH وارتفاع الشجرة والنموذج من النوع الثالث الذي استخدم DBH وارتفاع الشجرة وكثافة الخشب كمتنبئات. في حين أن النموذج الثالث تفوق على النماذج الأخرى بالنسبة لمعظم فئات LULC، إلا أن النموذج البسيط I أظهر أداءً جيدًا. كان متوسط قيم كثافة الكتلة الحيوية الجافة المقدرة والخطأ القياسي المرفق لفئة LULC المختلفة 3.28 ± 0.31 (للأراضي الزراعية والأراضي البور)، 3.62 ± 0.36 (لمراعي السافانا)، 4.86 ± 1.03 (للمستوطنات)، 14.05 ± 0.72 (لسافانا الشجيرات)، 45.29 ± 2.51 (لغابات السافانا)، 46.06 ± 14.40 (للحراجة الزراعية)، 94.58 ± 4.98 (للغابات المشاطئة والغابات)، 162 ± 64.88 (لمزارع تكتونا الكبرى)، 179.62 ± 57.61 (لمزارع أزاديراشتا إنديكا)، 25.17 ± 7.46 (لمزارع غميلينا أربوريا)، إلى 204.92 ± 57.69 (لمزارع أوكالبتوس الكبرى) Mg ha-1. يرجع ارتفاع درجة عدم اليقين في نظام الحراجة الزراعية والمزارع إلى التباين في العمر الذي يؤثر على مخزونات الكتلة الحيوية. تساعد نتائج هذه الدراسة على سد الفجوة المعرفية الحالية فيما يتعلق بنماذج قياس التباين للكتلة الحيوية على مستوى مستجمعات المياه وتقدير مخزونات الكتلة الحيوية فوق الأرض في كل خطاب اعتماد محدود في السافانا السودانية في غرب إفريقيا. يبدو أن استخدام النموذج من النوع الأول، الذي يعتمد فقط على سهولة قياس DBH، له ما يبرره لأنه كان أداءه جيدًا تقريبًا مثل النموذجين الثاني والثالث الأكثر تعقيدًا. قدم العمل بيانات مفيدة عن كثافة الأخشاب للأنواع الرئيسية في منطقة السافانا السودانية، وعامل توسيع الكتلة الحيوية المستمد محلياً وكثافة الكتلة الحيوية في كل فئة من فئات استخدام الأراضي والكثافة الأحيائية التي ستكون أداة معلومات لا غنى عنها لبرنامج محاسبة الكربون المتعلق بتنفيذ بروتوكول كيوتو والمبادرة المعززة لخفض الانبعاثات الناجمة عن إزالة الغابات وتدهورها، وحفظ الغابات، والإدارة المستدامة للغابات، وتعزيز مخزونات الكربون في الغابات.

As one of the major greenhouse gas (GHG) emitters that has not seen significant emission reductions in the previous decades, the transportation sector requires special attention from policymakers. Policy decisions, thereby need to be supported by traffic emission assessments. Estimations of traffic emissions often rely on huge amounts of actual traffic data whose availability is limited, hampering the transferability of the estimation approaches in time and space. Here, we propose a high-resolution estimation of traffic emissions, which is based entirely on open data, such as the road network and points of interest derived from OpenStreetMap (OSM). We estimated the annual average daily GHG emissions from individual motor traffic for the OSM road network in Berlin by combining the estimated Annual Average Daily Traffic Volume (AADTV) with respective emission factors. The AADTV was calculated by simulating car trips with the open routing engine Openrouteservice, weighted by activity functions based on statistics of the German Mobility Panel. Our estimated total annual GHG emissions were 7.3 million t CO2 equivalent. The highest emissions were estimated for the motorways and major roads connecting the city center with the outskirts. The application of the approach to Berlin showed that the method could reflect the traffic pattern. As the input data is freely available, the approach can be applied to other study areas within Germany with little additional effort.

AbstractSpatially explicit information on carbon fluxes related to land use and land cover change (LULCC) is of value for the implementation of local climate change mitigation strategies. However, estimates of these carbon fluxes are often aggregated to larger areas. We estimated committed gross carbon fluxes related to LULCC in Baden-Württemberg, Germany, using different emission factors. In doing so, we compared four different data sources regarding their suitability for estimating the fluxes: (a) a land cover dataset derived from OpenStreetMap (OSMlanduse); (b) OSMlanduse with removal of sliver polygons (OSMlanduse cleaned), (c) OSMlanduse enhanced with a remote sensing time series analysis (OSMlanduse+); (d) the LULCC product of Landschaftsveränderungsdienst (LaVerDi) from the German Federal Agency of Cartography and Geodesy. We produced a high range of carbon flux estimates, mostly caused by differences in the area of the LULCC detected by the different change methods. Except for the OSMlanduse change method, all LULCC methods achieved results that are comparable to other gross emission estimates. The carbon flux estimates of the most plausible change methods, OSMlanduse cleaned and OSMlanduse+, were 291,710 Mg C yr-1 and 93,591 Mg C yr-1, respectively. Uncertainties were mainly caused by incomplete spatial coverage of OSMlanduse, false positive LULCC due to changes and corrections made in OpenStreetMap during the study period, and a high number of sliver polygons in the OSMlanduse changes. Overall, the results showed that OSM can be successfully used to estimate LULCC carbon fluxes if data preprocessing is performed with the suggested methods.

We estimated the annual average daily GHG emissions from individual motor traffic for the OSM road network in Berlin by combining the estimated Annual Average Daily Traffic Volume (AADTV) with respective emission factors. The AADTV was calculated by simulating car trips with the open routing engine Openrouteservice, weighted by activity functions based on statistics of the German Mobility Panel.