Ændringer

              
    

          
          
        
        

            
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world to identify global trends, comparing results across geographic 
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areas and over time__\r\n\r\nThe maps are computed based on the 
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32
original methodology by Gibbs and Ruesch (2008) and using IPCC 2006 
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original methodology by Gibbs and Ruesch (2008) and using IPCC 2006 
            
33
default factors to estimate the value of __above-ground__ and 
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__below-ground vegetation carbon stock__. \r\nFor each basic spatial 
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__below-ground vegetation carbon stock__. \r\nFor each basic spatial 
            
35
unit (an area of 9 hectares) in the map, the model considers:\r\n*The 
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unit (an area of 9 hectares) in the map, the model considers:\r\n*The 
            
36
landcover class, according to the ESA-CCI dataset,\r\n*The ecological 
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landcover class, according to the ESA-CCI dataset,\r\n*The ecological 
            
37
area, from the FAO's Ecofloristic region and geographical zones 
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area, from the FAO's Ecofloristic region and geographical zones 
            
38
dataset,\r\n*The geographical location, to capture regional/ 
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dataset,\r\n*The geographical location, to capture regional/ 
            
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continental specific characteristics,\r\n*in the case of a forest, the 
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continental specific characteristics,\r\n*in the case of a forest, the 
            
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carbon content also depends on how pristine, old and intact the forest 
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carbon content also depends on how pristine, old and intact the forest 
            
41
is. So-called primary forest stores a higher quantity of 
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is. So-called primary forest stores a higher quantity of 
            
42
carbon,\r\n*areas burned by a fire assume a significantly lower or 
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carbon,\r\n*areas burned by a fire assume a significantly lower or 
            
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absolutely no vegetation carbon stock for that year. \r\n\r\nThe 
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absolutely no vegetation carbon stock for that year. \r\n\r\nThe 
            
44
vegetation carbon stock includes values for above-ground and 
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vegetation carbon stock includes values for above-ground and 
            
45
below-ground vegetation carbon stock, but do not consider any 
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below-ground vegetation carbon stock, but do not consider any 
            
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contribution of the soil organic carbon stock.\r\n\r\n##Datasets used 
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contribution of the soil organic carbon stock.\r\n\r\n##Datasets used 
            
47
in the analysis\r\n*ESA-CCI land cover data used to retrieve a 
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48
complete time series of land cover classes from 1992 to 2020. Land 
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complete time series of land cover classes from 1992 to 2020. Land 
            
49
cover classes are used to assign IPCC values of carbon stock. It 
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cover classes are used to assign IPCC values of carbon stock. It 
            
50
should be noted that some classes, such as water bodies and glaciers, 
50
should be noted that some classes, such as water bodies and glaciers, 
            
51
are excluded from the computation in this first set of results, while 
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are excluded from the computation in this first set of results, while 
            
52
others, like bare areas, only contribute modestly to carbon stock. 
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others, like bare areas, only contribute modestly to carbon stock. 
            
53
\r\n*Ecofloristic region and geographical zones. The zones are assumed 
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\r\n*Ecofloristic region and geographical zones. The zones are assumed 
            
54
to be static and are used to select default IPCC values and to produce 
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to be static and are used to select default IPCC values and to produce 
            
55
results at different spatial scales.\r\nSpatially explicit layers on 
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results at different spatial scales.\r\nSpatially explicit layers on 
            
56
intact/primary forests. The layers provide information on the presence 
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intact/primary forests. The layers provide information on the presence 
            
57
of intact forests, which are used as a proxy for primary forests. The 
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of intact forests, which are used as a proxy for primary forests. The 
            
58
information is available for the years 2000, 2013, 2016, and 2020. The 
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information is available for the years 2000, 2013, 2016, and 2020. The 
            
59
location of intact and non-intact forests allows for a proxy of the 
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location of intact and non-intact forests allows for a proxy of the 
            
60
degree of forest degradation and other anthropogenic effects that 
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degree of forest degradation and other anthropogenic effects that 
            
61
affect the carbon stock in the vegetation on non-intact areas. 
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affect the carbon stock in the vegetation on non-intact areas. 
            
62
\r\n*Occurrence of fires (annually available from 2000 to 2020). The 
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\r\n*Occurrence of fires (annually available from 2000 to 2020). The 
            
63
information is needed to incorporate in the model the effect of 
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information is needed to incorporate in the model the effect of 
            
64
wildfires on the carbon budget of the ecosystem. \r\n\r\n##_Main 
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wildfires on the carbon budget of the ecosystem. \r\n\r\n##_Main 
            
65
drivers of change_\r\nIt is important to emphasize that changes in 
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drivers of change_\r\nIt is important to emphasize that changes in 
            
66
these results are mainly driven by land cover changes, and potentially 
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these results are mainly driven by land cover changes, and potentially 
            
67
by land cover re-classification, which do not always match with the 
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by land cover re-classification, which do not always match with the 
            
68
real, but rather the observed ecological 
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real, but rather the observed ecological 
            
69
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global spatiotemporal trends__\r\nThese annual global maps are 
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global spatiotemporal trends__\r\nThese annual global maps are 
            
89
computed based on the original methodology by Gibbs and Ruesch (2008) 
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computed based on the original methodology by Gibbs and Ruesch (2008) 
            
90
[1] and using IPCC 2006 [2] default factors to estimate the value of  
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[1] and using IPCC 2006 [2] default factors to estimate the value of  
            
91
__above-ground__ and __below-ground vegetation carbon stock__. The 
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__above-ground__ and __below-ground vegetation carbon stock__. The 
            
92
maps are provided at 300 m spatial resolution, the model to estimate 
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maps are provided at 300 m spatial resolution, the model to estimate 
            
93
these stock considers:\r\n\r\n* the land cover class of the area 
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these stock considers:\r\n\r\n* the land cover class of the area 
            
94
observed, according to the European Space Agency - Climate Change 
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observed, according to the European Space Agency - Climate Change 
            
95
Initiative (ESA-CCI) dataset,\r\n* the ecological area, from the Food 
95
Initiative (ESA-CCI) dataset,\r\n* the ecological area, from the Food 
            
96
and Agriculture Organization of the United Nations (FAO)'s 
96
and Agriculture Organization of the United Nations (FAO)'s 
            
97
Ecofloristic region and\r\n* the geographical zones to capture 
97
Ecofloristic region and\r\n* the geographical zones to capture 
            
98
regional/ continental specific characteristics.\r\n\r\nFor forests, 
98
regional/ continental specific characteristics.\r\n\r\nFor forests, 
            
99
the carbon content additionally depends on how intact the forest is, 
99
the carbon content additionally depends on how intact the forest is, 
            
100
with so-called primary forest storing a higher quantity of carbon. 
100
with so-called primary forest storing a higher quantity of carbon. 
            
101
Moreover, areas burned by fire are modeled to have a significantly 
101
Moreover, areas burned by fire are modeled to have a significantly 
            
102
lower to no vegetation carbon stock.\r\n\r\nResults include both 
102
lower to no vegetation carbon stock.\r\n\r\nResults include both 
            
103
above-ground and below-ground vegetation carbon but do not consider 
103
above-ground and below-ground vegetation carbon but do not consider 
            
104
any contribution of the coarse woody debris or soil organic carbon 
104
any contribution of the coarse woody debris or soil organic carbon 
            
105
stocks. The results represent the worldwide terrestrial carbon stocks 
105
stocks. The results represent the worldwide terrestrial carbon stocks 
            
106
in vegetation that are modeled based on yearly spatially explicit 
106
in vegetation that are modeled based on yearly spatially explicit 
            
107
information on the above-noted inputs, particularly dynamic land 
107
information on the above-noted inputs, particularly dynamic land 
            
108
cover, primary forest, and burned area data.\r\n\r\n\r\n##Datasets 
108
cover, primary forest, and burned area data.\r\n\r\n\r\n##Datasets 
            
109
used in the analysis\r\n1. ESA-CCI land cover data [3] provide a 
109
used in the analysis\r\n1. ESA-CCI land cover data [3] provide a 
            
110
complete time series of land cover from 2001 to 2020. Land cover 
110
complete time series of land cover from 2001 to 2020. Land cover 
            
111
classes are used to assign IPCC 2006 values of carbon stock. Some 
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classes are used to assign IPCC 2006 values of carbon stock. Some 
            
112
classes, such as water bodies and glaciers, provide no vegetation 
112
classes, such as water bodies and glaciers, provide no vegetation 
            
113
carbon storage, while others, like bare areas and lichen and moss, 
113
carbon storage, while others, like bare areas and lichen and moss, 
            
114
contribute negligibly to carbon stock.\r\n2. Ecofloristic region [4] 
114
contribute negligibly to carbon stock.\r\n2. Ecofloristic region [4] 
            
115
and geographical zones [5]. The zones are assumed to be static and are 
115
and geographical zones [5]. The zones are assumed to be static and are 
            
116
used to select default IPCC 2006 values and to produce results at 
116
used to select default IPCC 2006 values and to produce results at 
            
117
different spatial scales.\r\n3. Spatially explicit layers on 
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different spatial scales.\r\n3. Spatially explicit layers on 
            
118
intact/primary forests [6]. The layers provide information on the 
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intact/primary forests [6]. The layers provide information on the 
            
119
presence of intact forests, which are used as a proxy for primary 
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presence of intact forests, which are used as a proxy for primary 
            
120
forests. The information is available for the years 2000, 2013, 2016, 
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forests. The information is available for the years 2000, 2013, 2016, 
            
121
and 2020. Whenever data for a year is not available, the model uses 
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and 2020. Whenever data for a year is not available, the model uses 
            
122
the latest observation for that variable in the time series ( e.g. the 
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the latest observation for that variable in the time series ( e.g. the 
            
123
information in 2000 has been used to estimate values from 2001 to 2012 
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information in 2000 has been used to estimate values from 2001 to 2012 
            
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included).\r\nThe location of intact and non-intact forests allows for 
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included).\r\nThe location of intact and non-intact forests allows for 
            
125
a proxy of the degree of forest degradation and other anthropogenic 
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a proxy of the degree of forest degradation and other anthropogenic 
            
126
effects that affect vegetation carbon stocks in non-intact areas. 
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effects that affect vegetation carbon stocks in non-intact areas. 
            
127
\r\n4. Occurrence of fires [7] (annually available from 2001 to 2020). 
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\r\n4. Occurrence of fires [7] (annually available from 2001 to 2020). 
            
128
The information is required to incorporate the effect of wildfires on 
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The information is required to incorporate the effect of wildfires on 
            
129
vegetation carbon storage.\r\n\r\n##__Interpretation of 
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vegetation carbon storage.\r\n\r\n##__Interpretation of 
            
130
results__\r\nThe results represent the worldwide terrestrial 
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results__\r\nThe results represent the worldwide terrestrial 
            
131
vegetation carbon stocks based on inputs described in the previous 
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vegetation carbon stocks based on inputs described in the previous 
            
132
section. These inputs ensure consistent global results by using time 
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section. These inputs ensure consistent global results by using time 
            
133
series global data sets and an approach aligned with the 2006 IPCC 
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series global data sets and an approach aligned with the 2006 IPCC 
            
134
guidelines. Data may not align with country-level estimates produced 
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guidelines. Data may not align with country-level estimates produced 
            
135
using different data, methods, or spatiotemporal scales, and do not 
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using different data, methods, or spatiotemporal scales, and do not 
            
136
provide a full view of carbon fluxes from lands or other, non-CO2, 
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provide a full view of carbon fluxes from lands or other, non-CO2, 
            
137
greenhouse gas emissions. It is important to emphasize that changes in 
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greenhouse gas emissions. It is important to emphasize that changes in 
            
138
these results are mainly driven by land cover changes, and potentially 
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these results are mainly driven by land cover changes, and potentially 
            
139
by land cover re-classification, which do not always match with the 
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by land cover re-classification, which do not always match with the 
            
140
real, but rather the observed ecological information. Forests\u2019 
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real, but rather the observed ecological information. Forests\u2019 
            
141
results can also be affected significantly by the occurrence of 
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results can also be affected significantly by the occurrence of 
            
142
fire.\r\n\r\nThe average global contribution of each aggregated land 
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fire.\r\n\r\nThe average global contribution of each aggregated land 
            
143
cover class from 2001-2020 (expressed in %) to vegetation carbon 
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cover class from 2001-2020 (expressed in %) to vegetation carbon 
            
144
stock:\r\n\r\n* Forest 70,50% 
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stock:\r\n\r\n* Forest 70,50% 
            
145
...................................................................... 
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...................................................................... 
            
146
(ESA-CCI LC 50 - 90)\r\n* Shrub and Herbaceous vegetation 
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(ESA-CCI LC 50 - 90)\r\n* Shrub and Herbaceous vegetation 
            
147
14,18%.......................................... (ESA-CCI LC 100 - 
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14,18%.......................................... (ESA-CCI LC 100 - 
            
148
130)\r\n* Agricultural vegetation 
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130)\r\n* Agricultural vegetation 
            
149
9,29%............................................................... 
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150
(ESA-CCI LC 10 - 40)\r\n* Wetland 5,31% 
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(ESA-CCI LC 10 - 40)\r\n* Wetland 5,31% 
            
151
...................................................................... 
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...................................................................... 
            
152
(ESA-CCI LC 160 - 180)\r\n* Bare area 0,40% 
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(ESA-CCI LC 160 - 180)\r\n* Bare area 0,40% 
            
153
...................................................................... 
153
...................................................................... 
            
154
(ESA-CCI LC 140, 200 - 202)\r\n* Sparse vegetation 0,33% 
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(ESA-CCI LC 140, 200 - 202)\r\n* Sparse vegetation 0,33% 
            
155
.................................................................... 
155
.................................................................... 
            
156
(ESA-CCI LC 150 - 153)\r\n* Artificial Surface, Waterbody, and 
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(ESA-CCI LC 150 - 153)\r\n* Artificial Surface, Waterbody, and 
            
157
Permanent snow and ice 0,00%..... (ESA-CCI LC 190, 210 and 
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Permanent snow and ice 0,00%..... (ESA-CCI LC 190, 210 and 
            
158
220)\r\n\r\n###Funding and acknowledgment\r\nThis work was produced by 
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220)\r\n\r\n###Funding and acknowledgment\r\nThis work was produced by 
            
159
the ARIES team at BC3 and funded by the World Bank under the GPS and 
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the ARIES team at BC3 and funded by the World Bank under the GPS and 
            
160
PROGREEN programs.\r\n\r\nARIES (ARtificial Intelligence for 
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PROGREEN programs.\r\n\r\nARIES (ARtificial Intelligence for 
            
161
Environment and Sustainability) - 
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Environment and Sustainability) - 
            
162
https://aries.integratedmodelling.org/technology\r\n\r\nBC3 (Basque 
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https://aries.integratedmodelling.org/technology\r\n\r\nBC3 (Basque 
            
163
Center for Climate Change) - 
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Center for Climate Change) - 
            
164
https://www.bc3research.org/index.php\r\n\r\nGPS (Global Program for 
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https://www.bc3research.org/index.php\r\n\r\nGPS (Global Program for 
            
165
Sustainability) - 
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Sustainability) - 
            
166
dbank.org/en/programs/global-program-on-sustainability\r\n\r\nPROGREEN 
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dbank.org/en/programs/global-program-on-sustainability\r\n\r\nPROGREEN 
            
167
(Global Partnership for Sustainable and Resilient Landscapes) - 
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(Global Partnership for Sustainable and Resilient Landscapes) - 
            
168
https://www.progreen.info/about_page\r\n\r\n###References and 
168
https://www.progreen.info/about_page\r\n\r\n###References and 
            
169
citations\r\n1. Gibbs and Ruesch (2008) - New IPCC Tier-1 Global 
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citations\r\n1. Gibbs and Ruesch (2008) - New IPCC Tier-1 Global 
            
170
Biomass Carbon Map for the Year 2000 (dataset): 
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Biomass Carbon Map for the Year 2000 (dataset): 
            
171
https://www.osti.gov/biblio/1463800\r\n2. IPCC 2006 - 
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172
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173
ESA-Climate Change Initiative (CCI) dataset: 
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https://doi.org/10.24381/cds.006f2c9a\r\n4. (FAO)'s Ecofloristic 
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177
Geographic (continental) areas: 
177
Geographic (continental) areas: 
            
178
cdiac.ess-dive.lbl.gov/ftp/global_carbon/continental_regions.zip\r\n6. 
178
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179
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189
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191
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192
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194
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796
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n
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822
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