森林管理改善炭素オフセットの信頼性向上に向けた動的 ex-post ベースライン

科学分野:

• 環境科学
• 気候変動緩和
• 森林管理

背景:

• 森林炭素オフセットは気候戦略に不可欠であるが、不正確なベースラインによる完全性の問題に直面している。
• 改良型森林管理（IFM）プロジェクトは大幅な炭素隔離を主張しているが、その環境的完全性はしばしば疑わしい。

研究 の 目的:

• 経験的に導出されたベースラインを構築することにより、中国における5つのIFMプロジェクトの環境的完全性を評価すること。
• 森林炭素オフセットプロジェクトにおける主張された炭素隔離の正確性と管理活動の追加性を評価すること。

主な方法:

• 衛星観測（2001-2020）を用いた事後（ex-post）カウンターファクチュアル手法を利用して、動的なベースラインを構築した。
• 合成制御、統計的マッチング、機械学習を用いて、介入前の炭素動態をモデル化した。
• 経験的に導出されたベースラインとプロジェクト報告の静的ベースラインを比較した。

主要な成果:

• カウンターファクチュアル・ベースラインは介入前の炭素動態を正確に追跡し、報告されたシナリオにおける体系的な過小評価を明らかにした。
• プロジェクト林は、静的なベースライン予測とは対照的に、自然な炭素蓄積を示した。
• 研究対象プロジェクト全体を通じて、管理活動の追加性の証拠は見つからなかった。
• 事前（ex-ante）に予測された排出削減量は3.7倍、事後（ex-post）クレジットは1.7倍過大評価された。

結論:

• 現在のオフセットプロトコルにおけるバイアスのかかったベースラインは、気候への便益の膨張と過剰なクレジットにつながる。
• 既存のプロトコルは、実際の動的な森林トレンドを考慮できず、自然に基づく解決策を損なっている。
• 信頼性の高い森林炭素オフセットのためには、堅牢で独立した監視と動的なベースライン設定のフレームワークが不可欠である。