The Italian forest carbon sink: historical evolution and future projections under alternative harvest scenarios.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Forest carbon modelers can adopt the regional modeling approach and sensitivity analysis for harvest uncertainty.

🏢実務担当者:Forestry managers and carbon project developers can use the scenario analysis to evaluate trade-offs between harvest and carbon sequestration.

🏛政策担当者:Policy officials can leverage this framework to design evidence-based forest strategies balancing climate mitigation and wood supply.

背景 2023年、森林はEU-27における総温室効果ガス排出量の約9%を相殺し、イタリアはこれらの相殺量の約20%を占めた。イタリアにおける歴史的な伐採率は、±50%の信頼区間を持つ非常に不確実なものである。本研究では、地域レベルでスケール調整された森林炭素インベントリモデルを用いて、伐採の不確実性がイタリアの森林炭素（C）吸収源に与える全体的な影響を評価した。分析には、文献からの最新情報と、木材製品の緩和ポテンシャルに関する補助的評価が含まれた。この評価に基づき、木材供給に利用可能な森林面積におけるモデル推定純年間増加量に対する伐採率の増加によって定義される異なる伐採シナリオの下で、2070年までの森林炭素吸収源の推移を推定した。 結果 我々の結果とイタリアGHGIデータとの比較では、現存バイオマス吸収源とは全体的に良好な一致を示すが、死有機物プールによる除去量は有意に高い。歴史期間について、モデル化された総炭素吸収源は2005年の-40 Tg CO2 yr-1から2023年の-55 Tg CO2 yr-1へ増加する。将来の森林炭素吸収源は、2070年までに伐採対純年間増加量比の最低値（0.10）と最高値（0.90）にそれぞれ対応する-76 Tg CO2 yr-1から-16 Tg CO2 yr-1の間で変動した。我々の分析は、イタリアの林業部門が主に木材抽出をエネルギー生産へ振り向けているため、木材製品の総炭素吸収源への寄与は無視できることを確認する。 結論 2005年から2023年の間、伐採の不確実性が総森林炭素吸収源に与える影響は平均11 Tg CO2 yr-1であり、同期間の文献で報告された平均伐採に関連する炭素吸収源の約±23%に相当する。異なる伐採率の下での理論的な森林炭素吸収源の動態をシミュレーションし、現在の成長条件に対する気候変動のあらゆる可能的影響を除外することにより、我々の研究は木材生産ポテンシャル対炭素貯蔵容量の長期的評価を提供する。このボトムアップモデリング枠組みは、新しいEU森林戦略と整合し、他のヨーロッパ諸国のモデルとして機能し得る。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

BACKGROUND In 2023, forests offset approximately 9% of total GHG emissions in the EU-27, with Italy accounting for about 20% of these offsets. Historical felling rates, in Italy, are highly uncertain, with a ± 50% confidence interval. In this study, we used a forest carbon inventory model, scaled at regional level, to assess the overall impact of the harvest uncertainty on the Italian forest carbon (C) sink. The analysis included most recent information from the literature and an ancillary assessment of the harvested wood product mitigation potential. Based on this assessment, we estimate the evolution of the forest C sink to 2070, under different harvest scenarios defined by an increasing felling rate relative to the net annual increment estimated by the model on forest area available for wood supply. RESULTS Comparison of our results with the Italian GHGI data shows an overall good fit with the living biomass sink, but significantly higher removals by the dead organic matter pool. For the historical period, the modelled total C sink increases from -40 Tg CO2 yr-1 in 2005 to -55 Tg CO2 yr-1 in 2023. The future forest C sink varied between -76 Tg CO2 yr-1 and -16 Tg CO2 yr-1 by 2070, corresponding to the lowest (0.10) and highest (0.90) felling to net annual increment ratios, respectively. Our analysis confirms that the contribution of harvested wood products to the total C sink is negligible, as the Italian forest sector predominantly channels timber extraction into energy production. CONCLUSIONS Between 2005 and 2023, the impact of harvest uncertainty on the total forest C sink averaged 11 Tg CO2 yr-1, representing about ± 23% of the C sink associated with the average harvest reported in the literature for the same period. By simulating the theoretical forest C sink dynamics under different felling rates, and by excluding any possible impacts of climate change on current growth conditions, our study provides a long-term assessment of wood production potential versus carbon storage capacity. This bottom-up modelling framework aligns with the New EU Forest Strategy and can serve as a model for other European countries.

• semanticscholar https://doi.org/10.1186/s13021-026-00486-6first seen 2026-07-21 05:30:36 · last seen 2026-08-10 05:23:28