PERSEUS libcbm対GCBMクロスステート相互比較（CONUS）— 50年ベースライン + 48州シナリオスイープ + cbm_conusフレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a benchmark for forest carbon model intercomparison and highlights the importance of inventory stratification over model choice.

🏢実務担当者:Offers evidence on the carbon impact of forest management scenarios, useful for corporate land-use carbon accounting and offset projects.

🏛政策担当者:Demonstrates the effectiveness of reduced clearcutting as a climate mitigation lever, informing land-use policy and national carbon budget planning.

v1.2.0 見出し。B1.3 FIA EXPNSインベントリに基づく標準的な条件下で、50年時点におけるCONUS（米国本土48州）×4シナリオのスイープ解析。歴史的撹乱スケジュール（HIST）下では、CONUSは+4,870 TgCの生態系シンク（BAU無撹乱カウンターファクチュアル）から-10,109 TgCのソースへと転じる（15,000 TgCの変動）。伐採削減（RH、-30%確率）はHIST比で+3,001 TgCを回復。皆伐削減（RH_CC、皆伐-50%、部分伐採は不変）は+5,042 TgCを回復し、単位面積当たりで最も効率的な政策手段である。気候増幅型山火事（WARM_HIST、地域別乗数）はCONUS規模でさらに-998 TgCを追加する。48州中36州がHIST下でソースとなるのに対し、BAU下では7州である。太平洋岸北西部は全シナリオにおいて最も極端な地域ソースである（50年時点で-80～-90 Mg/ha）。 科学的知見（v1.0）。CBM-CFS3森林炭素モデルファミリーの2つの実装、libcbm（カナダ森林局のPython/C++再実装）とGCBM（moja FLINT空間明示エンジン）を、整合したパラメータ規約の下で米国6州にわたって比較した。5年目の炭素密度ギャップは約+24%であり、WA、MN、IN、ME、ORにおけるlibcbm/GCBM比は0.74～0.80、GAにおける単一のウォームドナー外れ値は1.05である。従来のパリティ実行で使用された一様な森林タイプ層別化を、FIA EXPNS拡大係数（標準的なFIA総面積推定量）に基づく層別化に置き換えると、n=39州においてCONUSの5年目炭素ストックに+6,760 TgCが追加され、246.5 Mha上で+14%のシフトとなる。インベントリ層別化が、エンジン実装ではなく、この世代のCBM-CFS3炭素モデルにおけるモデル間不確実性を支配する。 地域DOMプールフィンガープリント。B1.3 FIA EXPNS下での平均libcbm遅延土壌炭素は、PNWで184 Mg/ha、大西洋沿岸北東部で143、南部、湖沼州、山間部西部で105～119 Mg/haである。オレゴン州におけるQ10年平均気温スイープ（MAT 4～13℃）は、遅延土壌の超過がランタイムのQ10スケーリングから生じるのではなく、スピンアップ中に確立されることを示している。 内容 v1.2.0。48州libcbm 5年目プール出力（B1.3 FIA EXPNS）；48州libcbm 50年ベースライン軌跡（BAU）；192の50年シナリオ軌跡（HIST、RH、RH_CC、WARM_HISTを48州にわたって；1つのtarballとしてバンドル）；CONUS、地域、州別シナリオ集計CSV；B1.1 v6パリティとB1.3 FIA EXPNSの両方における6州libcbm対GCBM密度ギャップ行列；プール別およびDOMプール別分解；ジョージア州とオレゴン州のF3 Q10 MAT感度スイープ；7つの出版用図（図1～7＝CONUSシナリオスイープパネル）；およびcbm_conus v0.2.1ソースtarball。 パイプライン。すべてのlibcbm出力は、OSC Cardinal（割り当てPUOM0008）上のGCBM2hpcパイプラインで生成された。シナリオはcbm_conusツールのraster_to_sit_events.pyをドライラン・モードで用いて生成された（文献校正済みの地域撹乱率；本番パスはHCSフェーズ5＋TREEMAP確率ラスタを読み込む）。6州GCBM集計は、moja FLINTコンテナ化GCBMにより1度WGS84タイルで空間的に生成された。シナリオスイープを消費するCONUS経済・生態系サービスフレームワークはgithub.com/holoros/cbm_conusにある。 付随資料：メソッドノートは holoros.github.io/perseus-forest-intelligence/methods/inventory-stratification/ 、American Forests比較ダッシュボードは holoros.github.io/perseus-forest-intelligence/methods/af-comparison/ にある。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

v1.2.0 headline. A CONUS 48-state x 4-scenario sweep at the 50-year horizon under canonical B1.3 FIA EXPNS inventory. Under the historical disturbance schedule (HIST), CONUS shifts from a +4,870 TgC ecosystem sink (BAU no-disturbance counterfactual) to a -10,109 TgC source (15,000 TgC swing). Reduced harvest (RH, -30% probability) recovers +3,001 TgC vs HIST. Reduced clearcut (RH_CC, -50% clearcut, partial unchanged) recovers +5,042 TgC, the most efficient policy lever on a per-area basis. Climate-amplified wildfire (WARM_HIST, region-specific multipliers) adds another -998 TgC at CONUS scale. 36 of 48 states are sources under HIST vs 7 under BAU. The Pacific Northwest is the most extreme regional source under every scenario (-80 to -90 Mg/ha at 50 years). Scientific finding (v1.0). Two implementations of the CBM-CFS3 forest carbon model family, libcbm (Canadian Forest Service Python/C++ reimplementation) and GCBM (the moja FLINT spatially explicit engine), are compared across six US states under matched parameter conventions. The year-five carbon density gap is approximately +24%, with libcbm/GCBM ratios between 0.74 and 0.80 in WA, MN, IN, ME, OR, and a single warm-donor outlier in GA at 1.05. Replacing the uniform forest-type stratification used in legacy parity runs with a stratification anchored on FIA EXPNS expansion factors (the canonical FIA Total Area Estimator) adds +6,760 TgC to the CONUS year-five carbon stock at n=39 states, a +14% shift on 246.5 Mha. Inventory stratification, not engine implementation, dominates cross-model uncertainty for this generation of CBM-CFS3 carbon models. Regional DOM-pool fingerprint. Mean libcbm slow soil carbon under B1.3 FIA EXPNS is 184 Mg/ha in the PNW, 143 in the Atlantic Maritime NE, and 105 to 119 Mg/ha across the South, Lake States, and Mountain West. A Q10 mean annual temperature sweep on Oregon (MAT 4 to 13 C) shows the slow-soil overshoot is established during spinup rather than emerging from runtime Q10 scaling. Contents v1.2.0. 48-state libcbm year-five pool outputs (B1.3 FIA EXPNS); 48-state libcbm 50-year baseline trajectories (BAU); 192 50-year scenario trajectories (HIST, RH, RH_CC, WARM_HIST across 48 states; bundled as one tarball); CONUS, regional, and per-state scenario rollup CSVs; 6-state libcbm-vs-GCBM density gap matrices under both B1.1 v6 parity and B1.3 FIA EXPNS; per-pool and per-DOM-pool decompositions; F3 Q10 MAT sensitivity sweeps for Georgia and Oregon; seven publication figures (Fig 1 through 7 = CONUS scenario sweep panel); and the cbm_conus v0.2.1 source tarball. Pipeline. All libcbm outputs were produced with the GCBM2hpc pipeline on OSC Cardinal (allocation PUOM0008). Scenarios were generated with the cbm_conus tools/raster_to_sit_events.py in dry-run mode (literature-calibrated regional disturbance rates; production path reads HCS phase 5 + TREEMAP probability rasters). Six-state GCBM aggregates were produced spatially via moja FLINT containerized GCBM at 1-degree WGS84 tiles. The CONUS economic and ecosystem services framework that consumes the scenario sweep is at github.com/holoros/cbm_conus. Companion materials: methods note at holoros.github.io/perseus-forest-intelligence/methods/inventory-stratification/ and American Forests comparison dashboard at holoros.github.io/perseus-forest-intelligence/methods/af-comparison/ .

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