Sylvera、シンガポールの国家気候変動事務局（NCCS）と提携し、「森林面積が広く、森林伐採率が低い（HFLD）」地域における森林伐採率を予測するためのグローバル統計モデルを開発しました。
本技術論文では、そのアプローチと調査結果を詳細に解説しています。
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プロジェクトインサイト
HFLDリサーチ | 技術報告書：予測される森林減少率の統計的モデリング
シンガポールの国家気候変動事務局（NCCS）は、HFLD管轄区域における森林減少率を予測するための統計モデリング業務Sylvera 委託しました。
本要約では、本研究の成果と示唆について述べます。
HFLD指定地域の数は、時間の経過とともに減少しています。私たちの調査によると、HFLDの基準を満たす地域の数は年々減少しており、指定を失った地域では森林伐採のペースが加速しています。
過去の平均値では、将来的なリスクを捉えることはできません。従来のJREDDベースライン手法では、観測された森林伐採の急増を捉えることができないため、歴史的に森林伐採が深刻ではなかった地域におけるリスクの高まりを予測することができません。
精度を向上させるためには、国別かつ空間的に明示的なモデルが必要です。モデルごとの性能のばらつきは、個々の管轄区域レベルでの森林減少率をより正確に予測するためには、国別のアプローチが必要である可能性を示唆しています。
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