Journal of Forest Economics ( IF 0.9 ) Pub Date : 2019-8-6 , DOI: 10.1561/112.00000444 Rasoul Yousefpour , Andrey L. D. Augustynczik
Forest growth predictions are used to build expectations about the future economic performance of management decisions. Faustmann land expectation value (LEV) is a widely used criterion in forestry to evaluate a diversity of decision parameters, such as rotation age and thinning regimes. Most of the predictions and, consequently, expectations are based on emperical knowledge, assuming a steady state in climate and a deterministic forest growth approach. However, the climate may change to potentially different degrees in the coming decades, causing a dynamic and uncertain forest growth and carbon budget. Moreover, carbon economy in forestry, defined as opportunity cost of in situ carbon sequestration, can hardly be analysed using empirical models and calls for process-based forest biomass production models. Process-based models include numerous parameters and processes that embody some degree of uncertainty. The uncertainty of these parameters and climate state propagates over time to the final decision about carbon economy and optimal management solutions. Here we quantify this uncertainty using Bayesian inference and apply twelve different climate change scenarios to evaluate the forecasts of the process-based forest model 3-PG, to predict the growth of European beech (Fagus Sylvatica) in central european conditions as an example. The results show a strong influence of the model’s parameters uncertainty on the final decisions about timber based and carbon economy. The uncertainty triples if different climate change scenarios are applied as a source of deep uncertainty where no probability can be assigned to any scenario. To deal with deep uncertainty, a robust decision-making approach has been applied to find solutions with minimum regret or maximum value at risk regarding all scenarios. We conclude that communicating uncertainty is a fundamental issue for forestry economics under changing climate conditions, especially if carbon sequestration is an asset. The key message for designing global forest governance policy in the uncertain times of climate change will be the necessity to take into account both the uncertainty on the demand side, that is, socio-economic developments and regional population needs for forest ecosystem services such as wood, but also the uncertainty of the supply side and the inherent ecological uncertainties in predicting the forests’ growth, resources, and climatic conditions.
中文翻译:
使用福斯特曼模型的碳经济的不确定性
森林生长预测用于建立对管理决策未来经济绩效的预期。Faustmann 土地期望值 (LEV) 是林业中广泛使用的标准,用于评估各种决策参数,例如轮作年龄和间伐制度。大多数预测以及因此的预期都是基于经验知识,假设气候处于稳定状态和确定性森林生长方法。然而,未来几十年气候可能会发生不同程度的变化,导致森林增长和碳预算动态且不确定。此外,林业中的碳经济,被定义为就地固碳的机会成本,很难使用经验模型进行分析,因此需要基于过程的森林生物量生产模型。基于过程的模型包括许多参数和过程,这些参数和过程体现了某种程度的不确定性。这些参数和气候状态的不确定性会随着时间的推移传播到有关碳经济和最佳管理解决方案的最终决定。在这里,我们使用贝叶斯推理量化这种不确定性,并应用十二种不同的气候变化情景来评估基于过程的森林模型 3-PG 的预测,以预测欧洲山毛榉(Fagus Sylvatica)在中欧条件下的生长为例。结果表明,模型参数的不确定性对基于木材和碳经济的最终决策有很大影响。如果将不同的气候变化情景用作深度不确定性的来源,则不确定性会增加三倍,其中任何情景都无法分配概率。为了应对深刻的不确定性,我们采用了一种稳健的决策方法来找到在所有情况下具有最小遗憾或最大风险价值的解决方案。我们得出结论,在不断变化的气候条件下,传达不确定性是林业经济学的一个基本问题,尤其是在碳封存是一项资产的情况下。在气候变化的不确定时期设计全球森林治理政策的关键信息是,必须同时考虑需求方面的不确定性,即社会经济发展和区域人口对森林生态系统服务(如木材)的需求,还有供给侧的不确定性和预测森林生长、资源和气候条件的内在生态不确定性。采用了稳健的决策方法,以在所有情况下找到具有最小遗憾或最大风险价值的解决方案。我们得出结论,在不断变化的气候条件下,传达不确定性是林业经济学的一个基本问题,尤其是在碳封存是一项资产的情况下。在气候变化的不确定时期设计全球森林治理政策的关键信息是,必须同时考虑需求方面的不确定性,即社会经济发展和区域人口对森林生态系统服务(如木材)的需求,还有供给侧的不确定性和预测森林生长、资源和气候条件的内在生态不确定性。采用了稳健的决策方法,以在所有情况下找到具有最小遗憾或最大风险价值的解决方案。我们得出结论,在不断变化的气候条件下,传达不确定性是林业经济学的一个基本问题,尤其是在碳封存是一项资产的情况下。在气候变化的不确定时期设计全球森林治理政策的关键信息是,必须同时考虑需求方面的不确定性,即社会经济发展和区域人口对森林生态系统服务(如木材)的需求,还有供给侧的不确定性和预测森林生长、资源和气候条件的内在生态不确定性。我们得出结论,在不断变化的气候条件下,传达不确定性是林业经济学的一个基本问题,尤其是在碳封存是一项资产的情况下。在气候变化的不确定时期设计全球森林治理政策的关键信息是,必须同时考虑需求方面的不确定性,即社会经济发展和区域人口对森林生态系统服务(如木材)的需求,还有供给侧的不确定性和预测森林生长、资源和气候条件的内在生态不确定性。我们得出结论,在不断变化的气候条件下,传达不确定性是林业经济学的一个基本问题,尤其是在碳封存是一项资产的情况下。在气候变化的不确定时期设计全球森林治理政策的关键信息是,必须同时考虑需求方面的不确定性,即社会经济发展和区域人口对森林生态系统服务(如木材)的需求,还有供给侧的不确定性和预测森林生长、资源和气候条件的内在生态不确定性。