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areas and over time__\r\n\r\nThe maps are computed based on the 
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24
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 
            
25
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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27
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 
            
28
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 
            
29
area, from the FAO's Ecofloristic region and geographical zones 
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area, from the FAO's Ecofloristic region and geographical zones 
            
30
dataset,\r\n*The geographical location, to capture regional/ 
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dataset,\r\n*The geographical location, to capture regional/ 
            
31
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 
            
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is. So-called primary forest stores a higher quantity of 
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is. So-called primary forest stores a higher quantity of 
            
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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 
            
35
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 
            
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vegetation carbon stock includes values for above-ground and 
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vegetation carbon stock includes values for above-ground and 
            
37
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 
            
39
in the analysis\r\n*ESA-CCI land cover data used to retrieve a 
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40
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 
            
41
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 
            
42
should be noted that some classes, such as water bodies and glaciers, 
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should be noted that some classes, such as water bodies and glaciers, 
            
43
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 
            
44
others, like bare areas, only contribute modestly to carbon stock. 
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others, like bare areas, only contribute modestly to carbon stock. 
            
45
\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 
            
46
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 
            
47
results at different spatial scales.\r\nSpatially explicit layers on 
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results at different spatial scales.\r\nSpatially explicit layers on 
            
48
intact/primary forests. The layers provide information on the presence 
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intact/primary forests. The layers provide information on the presence 
            
49
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 
            
50
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 
            
51
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 
            
52
degree of forest degradation and other anthropogenic effects that 
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degree of forest degradation and other anthropogenic effects that 
            
53
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. 
            
54
\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 
            
55
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 
            
56
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 
            
57
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 
            
58
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 
            
59
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 
            
60
real, but rather the observed ecological 
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real, but rather the observed ecological 
            
61
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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 
            
81
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) 
            
82
[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  
            
83
__above-ground__ and __below-ground vegetation carbon stock__. The 
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__above-ground__ and __below-ground vegetation carbon stock__. The 
            
84
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 
            
85
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 
            
86
observed, according to the European Space Agency - Climate Change 
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observed, according to the European Space Agency - Climate Change 
            
87
Initiative (ESA-CCI) dataset,\r\n* the ecological area, from the Food 
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Initiative (ESA-CCI) dataset,\r\n* the ecological area, from the Food 
            
88
and Agriculture Organization of the United Nations (FAO)'s 
88
and Agriculture Organization of the United Nations (FAO)'s 
            
89
Ecofloristic region and\r\n* the geographical zones to capture 
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Ecofloristic region and\r\n* the geographical zones to capture 
            
90
regional/ continental specific characteristics.\r\n\r\nFor forests, 
90
regional/ continental specific characteristics.\r\n\r\nFor forests, 
            
91
the carbon content additionally depends on how intact the forest is, 
91
the carbon content additionally depends on how intact the forest is, 
            
92
with so-called primary forest storing a higher quantity of carbon. 
92
with so-called primary forest storing a higher quantity of carbon. 
            
93
Moreover, areas burned by fire are modeled to have a significantly 
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Moreover, areas burned by fire are modeled to have a significantly 
            
94
lower to no vegetation carbon stock.\r\n\r\nResults include both 
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lower to no vegetation carbon stock.\r\n\r\nResults include both 
            
95
above-ground and below-ground vegetation carbon but do not consider 
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above-ground and below-ground vegetation carbon but do not consider 
            
96
any contribution of the coarse woody debris or soil organic carbon 
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any contribution of the coarse woody debris or soil organic carbon 
            
97
stocks. The results represent the worldwide terrestrial carbon stocks 
97
stocks. The results represent the worldwide terrestrial carbon stocks 
            
98
in vegetation that are modeled based on yearly spatially explicit 
98
in vegetation that are modeled based on yearly spatially explicit 
            
99
information on the above-noted inputs, particularly dynamic land 
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information on the above-noted inputs, particularly dynamic land 
            
100
cover, primary forest, and burned area data.\r\n\r\n\r\n##Datasets 
100
cover, primary forest, and burned area data.\r\n\r\n\r\n##Datasets 
            
101
used in the analysis\r\n1. ESA-CCI land cover data [3] provide a 
101
used in the analysis\r\n1. ESA-CCI land cover data [3] provide a 
            
102
complete time series of land cover from 2001 to 2020. Land cover 
102
complete time series of land cover from 2001 to 2020. Land cover 
            
103
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 
            
104
classes, such as water bodies and glaciers, provide no vegetation 
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classes, such as water bodies and glaciers, provide no vegetation 
            
105
carbon storage, while others, like bare areas and lichen and moss, 
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carbon storage, while others, like bare areas and lichen and moss, 
            
106
contribute negligibly to carbon stock.\r\n2. Ecofloristic region [4] 
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contribute negligibly to carbon stock.\r\n2. Ecofloristic region [4] 
            
107
and geographical zones [5]. The zones are assumed to be static and are 
107
and geographical zones [5]. The zones are assumed to be static and are 
            
108
used to select default IPCC 2006 values and to produce results at 
108
used to select default IPCC 2006 values and to produce results at 
            
109
different spatial scales.\r\n3. Spatially explicit layers on 
109
different spatial scales.\r\n3. Spatially explicit layers on 
            
110
intact/primary forests [6]. The layers provide information on the 
110
intact/primary forests [6]. The layers provide information on the 
            
111
presence of intact forests, which are used as a proxy for primary 
111
presence of intact forests, which are used as a proxy for primary 
            
112
forests. The information is available for the years 2000, 2013, 2016, 
112
forests. The information is available for the years 2000, 2013, 2016, 
            
113
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 
            
114
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 
            
115
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 
            
116
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 
            
117
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 
            
118
effects that affect vegetation carbon stocks in non-intact areas. 
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effects that affect vegetation carbon stocks in non-intact areas. 
            
119
\r\n4. Occurrence of fires [7] (annually available from 2001 to 2020). 
119
\r\n4. Occurrence of fires [7] (annually available from 2001 to 2020). 
            
120
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 
            
121
vegetation carbon storage.\r\n\r\n##__Interpretation of 
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vegetation carbon storage.\r\n\r\n##__Interpretation of 
            
122
results__\r\nThe results represent the worldwide terrestrial 
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results__\r\nThe results represent the worldwide terrestrial 
            
123
vegetation carbon stocks based on inputs described in the previous 
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vegetation carbon stocks based on inputs described in the previous 
            
124
section. These inputs ensure consistent global results by using time 
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section. These inputs ensure consistent global results by using time 
            
125
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 
            
126
guidelines. Data may not align with country-level estimates produced 
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guidelines. Data may not align with country-level estimates produced 
            
127
using different data, methods, or spatiotemporal scales, and do not 
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using different data, methods, or spatiotemporal scales, and do not 
            
128
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, 
            
129
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 
            
130
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 
            
131
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 
            
132
real, but rather the observed ecological information. Forests\u2019 
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real, but rather the observed ecological information. Forests\u2019 
            
133
results can also be affected significantly by the occurrence of 
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results can also be affected significantly by the occurrence of 
            
134
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 
            
135
cover class from 2001-2020 (expressed in %) to vegetation carbon 
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cover class from 2001-2020 (expressed in %) to vegetation carbon 
            
136
stock:\r\n\r\n* Forest 70,50% 
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stock:\r\n\r\n* Forest 70,50% 
            
137
...................................................................... 
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...................................................................... 
            
138
(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 
            
139
14,18%.......................................... (ESA-CCI LC 100 - 
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14,18%.......................................... (ESA-CCI LC 100 - 
            
140
130)\r\n* Agricultural vegetation 
140
130)\r\n* Agricultural vegetation 
            
141
9,29%............................................................... 
141
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142
(ESA-CCI LC 10 - 40)\r\n* Wetland 5,31% 
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(ESA-CCI LC 10 - 40)\r\n* Wetland 5,31% 
            
143
...................................................................... 
143
...................................................................... 
            
144
(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% 
            
145
...................................................................... 
145
...................................................................... 
            
146
(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% 
            
147
.................................................................... 
147
.................................................................... 
            
148
(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 
            
149
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 
            
150
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 
            
151
the ARIES team at BC3 and funded by the World Bank under the GPS and 
151
the ARIES team at BC3 and funded by the World Bank under the GPS and 
            
152
PROGREEN programs.\r\n\r\nARIES (ARtificial Intelligence for 
152
PROGREEN programs.\r\n\r\nARIES (ARtificial Intelligence for 
            
153
Environment and Sustainability) - 
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Environment and Sustainability) - 
            
154
https://aries.integratedmodelling.org/technology\r\n\r\nBC3 (Basque 
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https://aries.integratedmodelling.org/technology\r\n\r\nBC3 (Basque 
            
155
Center for Climate Change) - 
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Center for Climate Change) - 
            
156
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 
            
157
Sustainability) - 
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Sustainability) - 
            
158
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 
            
159
(Global Partnership for Sustainable and Resilient Landscapes) - 
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(Global Partnership for Sustainable and Resilient Landscapes) - 
            
160
https://www.progreen.info/about_page\r\n\r\n###References and 
160
https://www.progreen.info/about_page\r\n\r\n###References and 
            
161
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 
            
162
Biomass Carbon Map for the Year 2000 (dataset): 
162
Biomass Carbon Map for the Year 2000 (dataset): 
            
163
https://www.osti.gov/biblio/1463800\r\n2. IPCC 2006 - 
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164
rt/2006-ipcc-guidelines-for-national-greenhouse-gas-inventories/\r\n3. 
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165
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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169
Geographic (continental) areas: 
169
Geographic (continental) areas: 
            
170
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170
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171
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171
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be Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable, helping 
181
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182
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184
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186
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787
classification to the _aggregated classes_ used in the report and the 
            
783
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788
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