最新「漂綠」實例:種樹!全球樹量暴增4000%,竟無助於地球,為什麼?
商業周刊.2022年7月11日 07:00
為了減碳,企業界掀起種樹抵銷碳排的熱潮。 (來源:Dreamstime)
為了減碳,企業界掀起種樹抵銷碳排的熱潮。 (來源:Dreamstime)

撰文者:張方毓 編譯

想要減碳,種樹就對了?錯!胡亂種樹,其實弊大於利。

因為全球2050淨零碳排目標,掀起企業用種樹來做碳抵消(carbon offset)的熱潮;截至2020年的前30年,全球的樹木量暴增4,700%。但,期刊《自然永續性》(Nature Sustainability)一篇最新研究指出——種錯樹,其實弊大於利。

其實,以儲存二氧化碳的的能力來說,樹木的確居功厥偉,森林勝過海洋、土壤,是最會儲碳的天然倉庫。但,因為人們時常錯誤種植,不僅沒有減碳功效,甚至可能傷害環境。

研究指出,人類種樹有「三錯」。

第一錯,是種錯樹——即在一個地方種不適合的樹木,樹難以茁壯,更會破壞當地生態系。

例如,菲律賓政府2011到2019年執行國家綠化計畫,目標是種滿150萬個足球場大小的樹,但其中8成紅樹林樹苗全死光。原因是,菲國政府想搶快、搶方便,選擇最好取得的紅樹林樹苗,卻忽略它們只適合在泥濘小溪生長,還把紅樹林種在沙質沿海地區,導致徒勞無功。

又如,研究發現,熱帶地區約有半數人造林,其中有14%的樹,被種在錯的地點——草原。

草原是乾燥地帶,樹木難以長得好,還會破壞當地野生動物棲息地,影響土質,反倒釋放更多的碳。甚至,2020年另一則研究指出,目前規劃中的大部分造林計畫,都位處擁有大量廣闊草原的非洲。

第二錯,是種完樹後就不管它的死活,樹木在缺乏人為監測的情況下,固碳效果下降。

《日本經濟新聞》去年10月報導,日本大部分人造林樹齡超過50歲,如果無人維護,這些老樹容易受颱風等災害破壞,吸碳能力減弱。2013年日本人造林吸碳能力有5,170萬噸,《日經》預估,到2030年將只剩下3,800萬噸。

截至2020年過去30年,全球的種樹相關組織,從少於10個暴增到近200個,這代表越來越多人在種樹——但只有18%的組織聲稱,有持續監測及維護樹木的生長環境;僅5%組織有測量樹木的存活率。

第三錯,是種樹以人類利益為優先,讓減碳效果打折扣。

這意思是,種樹初衷,是追求人類與環境共好,但人類卻優先服務自己的利益,選擇只對人類有益的樹木來種。

例如,去年11月,法國石油巨頭TotalEnergies宣布,將在剛果共和國種滿 4萬個足球場大小的樹。它種的是金合歡樹,不是本土樹種,因金合歡生長快速、善於固碳。但石油巨頭沒說的是,他們在20年後,就把樹砍來做成木材出售,當樹死去,它宣稱的每年捕捉50萬噸碳的效益就將消失。

而且,因減碳之名掀起的全球種樹運動,有時也被視為一種富國對窮國的資源掠奪、生態破壞。

因為,需要種樹抵銷碳排者,大多位於富裕的北半球,但有熱帶森林可復育的地區,卻多在南半球,光是熱帶地區森林復育區,就含括了全球近3億人、12%的低收入人口。

外部種樹機構或團體,為了說服貧窮者在居住地種樹,往往會選具有經濟誘因,但多為外來樹種的果樹或其他樹種,擾亂原本的生態環境。

什麼方法可以改善種樹三大錯?

首先,原本的做法應該更透明,企業應委託給負責任的植樹組織。

聯合國糧食及農業組織,在今年5月推出新的框架,敦促各國以透明的方式衡量和報告恢復植被的狀況,也要求植樹組織提供監測數據。

《快公司》(Fast Company)報導,非營利組織One Tree Planted是植樹組織典範。它與當地生態學家合作,不接受只種單一樹種的大型造林項目,而是種植當地樹種,且在種下每棵樹後,會花3年時間在地面近距離監測,之後,持續使用衛星和無人機進行監測。

另一種更好的改善方式是,復育天然林。因為新樹吸收碳可能需要幾十年、或甚至幾百年的時間,但原有的樹卻潛力無窮。

「讓樹生長,而非種樹(To grow a tree, not plant it),」馬里蘭大學地理與環境系統系助理教授費根(Matthew Fagan)指出:「熱帶地區樹木再生率非常高,可以在8年內從低植被草原變成有10米高樹木、茂密的熱帶雨林。」一個成功的例子是,西非國家尼日完全沒有人為種一棵樹,只透過人為扶植,成功助2億棵原生樹木成長。

「最好和最便宜的答案,通常是退後一步,讓大自然做這件工作。」費根表示。

參考來源:Fast CompanyDigital TrendsMongabay.comBBCScienceDirect日本經濟新聞Twitter

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司