数据集概述
本数据集支持研究“造林中谨慎选择森林类型可提升碳汇且不影响可持续性”，包含4个文件，涵盖IAMC模板说明、变量列表、数据模板及变量单位说明，涉及情景、区域、变量、年份、数值等核心维度，用于林业碳汇与可持续性分析。
文件详解
- Readme_IAMC_templatePlus.txt
- 文件格式：TXT
- 内容介绍：由Tomoko Hasegawa等人于2024年3月21日编写的说明文档，含IAMC模板参数（Scenario、Region、Variables、Year、Value）及区域划分（R5OECD90+EU、R5REF等）说明
- Variables_list.txt
- 文件格式：TXT
- 内容介绍：列出核心变量，包括IMP（Import）、CNS（Consumption）、INV（Investment）、EXP（Export）、POP（Population）、Emi_CO2_Ene_and_Ind_Pro（碳排放）、Fin_Ene（最终能源）、GDP_MER（GDP）等
- IAMC_templatePlus.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 内容介绍：IAMC标准数据模板，用于结构化存储造林碳汇与可持续性相关的情景、区域、变量、年份及对应数值数据
- Variable_Unit_list.txt
- 文件格式：TXT
- 内容介绍：说明各变量对应的单位信息（具体单位未提供预览）
数据来源
论文“Careful selection of forest types in afforestation can increase carbon sequestration without compromising sustainability”
适用场景
- 林业碳汇潜力评估：分析不同森林类型造林对碳汇能力的提升效果
- 造林可持续性研究：探索森林类型选择与生态可持续性的平衡关系
- 区域林业政策制定：为OECD、亚洲、中东等不同区域的造林规划提供数据支持
- 林业经济与环境建模：结合GDP、能源、碳排放等变量构建造林经济-环境耦合模型
