Working Group III – Mitigation of Climate Change Chapter 11 Agriculture, Forestry and Other Land Use (AFOLU)   A report accepted by Working Group III of the IPCC but not approved in detail.   Note:  This document is the copy‐edited version of the final draft Report, dated 17 December 2013, of the  Working  Group  III  contribution  to  the  IPCC  5th  Assessment  Report  "Climate  Change  2014:  Mitigation of Climate Change" that was accepted but not approved in detail by the 12th Session of  Working Group III and the 39th Session of the IPCC on 12 April 2014 in Berlin, Germany. It consists  of the full scientific, technical and socio‐economic assessment undertaken by Working Group III.   The  Report  should  be  read  in  conjunction  with  the  document  entitled  “Climate  Change  2014:  Mitigation of Climate Change. Working Group III Contribution to the IPCC 5th Assessment Report ‐  Changes to the underlying Scientific/Technical Assessment” to ensure consistency with the approved  Summary  for  Policymakers  (WGIII:  12th/Doc.  2a,  Rev.2)  and  presented  to  the  Panel  at  its  39th  Session.  This  document  lists  the  changes  necessary  to  ensure  consistency  between  the  full  Report  and  the  Summary  for  Policymakers,  which  was  approved  line‐by‐line  by  Working  Group  III  and  accepted by the Panel at the aforementioned Sessions.  Before publication, the Report (including text, figures and tables) will undergo final quality check as  well as any error correction as necessary, consistent with the IPCC Protocol for Addressing Possible  Errors. Publication of the Report is foreseen in September/October 2014.   Disclaimer:  The designations employed and the presentation of material on maps do not imply the expression of  any opinion whatsoever on the part of the Intergovernmental Panel on Climate Change concerning  the  legal  status  of  any  country,  territory,  city  or  area  or  of  its  authorities,  or  concerning  the  delimitation of its frontiers or boundaries.  Final Draft   Chapter:  Title:  Author(s):    11  Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Agriculture, Forestry and Other Land Use (AFOLU)  CLAs:  LAs:  Pete Smith, Mercedes Bustamante  Helal Ahammad, Harry Clark, Hongmin Dong, Elnour A. Elsiddig, Helmut  Haberl, Richard Harper, Joanna House, Mostafa Jafari, Omar Masera,  Cheikh Mbow, Nijavalli H. Ravindranath, Charles W. Rice, Carmenza  Robledo Abad, Anna Romanovskaya, Frank Sperling, Francesco N.  Tubiello  Göran Berndes, Simon Bolwig, Hannes Böttcher, Ryan Bright, Francesco  Cherubini, Helena Chum, Esteve Corbera, Felix Creutzig, Mark Delucchi,  Andre Faaij, Joe Fargione, Gesine Hänsel, Garvin Heath, Mario Herrero,  Heather Jacobs, Oswaldo Lucon, Daniel Pauly, Richard Plevin, Alexander  Popp, John R. Porter, Steven Rose, Alexandre de Siqueira Pinto, Saran  Sohi, Anders Stromman, Sangwon Suh  Thelma Krug, Gert‐Jan Nabuurs  Marina Molodovskaya    CAs:        REs:  CSA:    1 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Chapter 11:    Agriculture, Forestry and Other Land Use (AFOLU)  Contents    Executive Summary ............................................................................................................................ 4  11.1 Introduction ................................................................................................................................ 8  11.2 New developments in emission trends and drivers ................................................................. 10  11.2.1 Supply and consumption trends in agriculture and forestry ............................................. 10  11.2.2 Trends of GHG emissions from agriculture ........................................................................ 14  11.2.3 Trends of GHG fluxes from forestry and other land use .................................................... 16  11.3 Mitigation technology options and practices, and behavioural aspects .................................. 22  11.3.1 Supply‐side mitigation options  .......................................................................................... 23  . 11.3.2 Mitigation effectiveness (non‐permanence: saturation, human and natural impacts,  displacement) ..................................................................................................................... 28  11.4 Infrastructure and systemic perspectives ................................................................................ 30  11.4.1 Land: a complex, integrated system .................................................................................. 30  11.4.2 Mitigation in AFOLU – feedbacks with land‐use competition ........................................... 31  11.4.3 Demand‐side options for reducing GHG emissions from AFOLU ....................................... 33  11.4.4 Feedbacks of changes in land demand .............................................................................. 37  11.4.5 Sustainable development and behavioural aspects  .......................................................... 39  . 11.5 Climate change feedback and interaction with adaptation (includes vulnerability)................ 44  11.5.1 Feedbacks between ALOFU and climate change ............................................................... 44  11.5.2 Implications of climate change on terrestrial carbon pools and mitigation potential of  forests ................................................................................................................................. 44  11.5.3 Implications of climate change on peatlands, grasslands, and croplands ......................... 45  11.5.4 Potential adaptation options to minimize the impact of climate change on carbon stocks  in forests and agricultural soils ........................................................................................... 46  11.5.5 Mitigation and adaptation synergies and tradeoffs  .......................................................... 46  . 11.6 Costs and potentials ................................................................................................................. 47  11.6.1 Approaches to estimating economic mitigation potentials ............................................... 48  11.6.2 Global estimates of costs and potentials in the AFOLU sector .......................................... 49  11.6.3 Regional disaggregation of global costs and potentials in the AFOLU sector .................... 52  11.7 Co‐benefits, risks, and spillovers .............................................................................................. 54  11.7.1 Socio‐economic effects ...................................................................................................... 55  11.7.2 Environmental effects ........................................................................................................ 57  11.7.3 Public perception ............................................................................................................... 61    2 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   11.7.4 Spillovers ............................................................................................................................ 61  11.8 Barriers and opportunities  ....................................................................................................... 62  . 11.8.1 Socio‐economic barriers and opportunities ....................................................................... 62  11.8.2 Institutional barriers and opportunities ............................................................................. 62  11.8.3 Ecological barriers and opportunities ................................................................................ 63  11.8.4 Technological barriers and opportunities .......................................................................... 63  11.9 Sectoral implications of transformation pathways and sustainable development .................. 64  11.9.1 Characterization of transformation pathways ................................................................... 64  11.9.2 Implications of transformation pathways for the AFOLU sector ....................................... 67  11.9.3 Implications of transformation pathways for sustainable development  .......................... 68  . 11.10 Sectoral policies ...................................................................................................................... 69  11.10.1 Economic incentives ......................................................................................................... 69  11.10.2 Regulatory and Control Approaches ................................................................................ 73  11.10.3 Information schemes ....................................................................................................... 74  11.10.4 Voluntary actions and agreements .................................................................................. 77  11.11 Gaps in knowledge and data .................................................................................................. 77  11.12 Frequently Asked Questions ................................................................................................... 77  11.13 Appendix Bioenergy: Climate effects, mitigation options, potential and sustainability  implications ............................................................................................................................ 79  11.13.1 Introduction ..................................................................................................................... 79  11.13.2 Technical bioenergy potential .......................................................................................... 79  11.13.3 Bioenergy conversion: technologies and management practices ................................... 82  11.13.4 GHG emission estimates of bioenergy production systems ............................................ 88  11.13.5 Aggregate future potential deployment in integrated models ........................................ 96  11.13.6 Bioenergy and sustainable development ......................................................................... 97  11.13.7 Tradeoffs and synergies with land, water, food, and biodiversity ................................. 101  References ...................................................................................................................................... 103      3 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Executive Summary  Agriculture, Forestry, and Other Land Use (AFOLU) is unique among the sectors considered in this  volume, since the mitigation potential is derived from both an enhancement of removals of  greenhouse gases (GHG), as well as reduction of emissions through management of land and  livestock (robust evidence; high agreement). The land provides food that feeds the Earth’s human  population of ca. 7 billion, fibre for a variety of purposes, livelihoods for billions of people  worldwide, and is a critical resource for sustainable development in many regions. Agriculture is  frequently central to the livelihoods of many social groups, especially in developing countries where  it often accounts for a significant share of production. In addition to food and fibre, the land  provides a multitude of ecosystem services; climate change mitigation is just one of many that are  vital to human well‐being (robust evidence; high agreement). Mitigation options in the AFOLU  sector, therefore, need to be assessed, as far as possible, for their potential impact on all other  services provided by land. [Section 11.1]  The AFOLU sector is responsible for just under a quarter (~10─12 GtCO2eq/yr) of anthropogenic  GHG emissions mainly from deforestation and agricultural emissions from livestock, soil and  nutrient management (robust evidence; high agreement) [11.2]. Anthropogenic forest degradation  and biomass burning (forest fires and agricultural burning) also represent relevant contributions.  Annual GHG emissions from agricultural production in 2000─2010 were estimated at 5.0─5.8  GtCO2eq/yr while annual GHG flux from land use and land‐use change activities accounted for  approximately 4.3─5.5 GtCO2eq/yr. Leveraging the mitigation potential in the sector is extremely  important in meeting emission reduction targets (robust evidence; high agreement) [11.9]. Since  publication of the Fourth Assessment Report (AR4), emissions from the AFOLU sector have remained  similar but the share of anthropogenic emissions has decreased to 24% (in 2010), largely due to  increases in emissions in the energy sector (robust evidence, high agreement). In spite of a large  range across global Forestry and Other Land Use (FOLU) flux estimates, most approaches indicate a  decline in FOLU carbon dioxide (CO2) emissions over the most recent years, largely due to decreasing  deforestation rates (limited evidence, medium agreement). As in AR4, most projections suggest  declining annual net CO2 emissions in the long run. In part, this is driven by technological change, as  well as projected declining rates of agriculture area expansion, which, in turn, is related to the  expected slowing in population growth. However, unlike AR4, none of the more recent scenarios  projects growth in the near-term [11.9].  Opportunities for mitigation include supply‐side and demand‐side options. On the supply side,  emissions from land‐use change (LUC), land management and livestock management can be  reduced, terrestrial carbon stocks can be increased by sequestration in soils and biomass, and  emissions from energy production can be saved through the substitution of fossil fuels by biomass  (robust evidence; high agreement) [11.3]. On the demand side, GHG emissions could be mitigated by  reducing losses and wastes of food, changes in diet and changes in wood consumption (robust  evidence; high agreement) [11.4] though quantitative estimates of the potential are few and highly  uncertain. Increasing production without a commensurate increase in emissions also reduces  emission intensity, i.e., the GHG emissions per unit of product that could be delivered through  sustainable intensification; another mechanism for mitigation explored in more detail here than in  AR4. Supply‐side options depend on the efficacy of land and livestock management (medium  evidence; high agreement) [11.6]. Considering demand‐side options, changes in human diet can have  a significant impact on GHG emissions from the food production lifecycle (medium evidence; medium  agreement) [11.4]. There are considerably different challenges involved in delivering demand‐side  and supply‐side options, which also have very different synergies and tradeoffs.        4 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   The nature of the sector means that there are potentially many barriers to implementation of  available mitigation options, including accessibility to AFOLU financing, poverty, institutional,  ecological, technological development, diffusion and transfer barriers (medium evidence; medium  agreement) [11.7, 11.8]. Similarly, there are important feedbacks to adaptation, conservation of  natural resources, such as water and terrestrial and aquatic biodiversity (robust evidence; high  agreement) [11.5, 11.8]. There can be competition between different land uses if alternative options  to use available land are mutually exclusive, but there are also potential synergies, e.g., integrated  systems or multi‐functionality at landscape scale (medium evidence; high agreement) [11.4]. Recent  frameworks, such as those for assessing environmental or ecosystem services, provide one  mechanism for valuing the multiple synergies and tradeoffs that may arise from mitigation actions  (medium evidence; medium agreement) [11.1]. Sustainable management of agriculture, forests, and  other land is an underpinning requirement of sustainable development (robust evidence; high  agreement) [11.4].  AFOLU emissions could change substantially in transformation pathways, with significant  mitigation potential from agriculture, forestry, and bioenergy mitigation measures (medium  evidence; high agreement). Recent multi‐model comparisons of idealized implementation  transformation scenarios find land emissions (nitrous oxide, N2O; methane, CH4; CO2) changing by ‐4  to 99% through 2030, and 7 to 76% through 2100, with the potential for increased emissions from  land carbon stocks. Land‐related mitigation, including bioenergy, could contribute 20 to 60% of total  cumulative abatement to 2030, and 15 to 40% to 2100. However, policy coordination and  implementation issues are challenges to realizing this potential [11.9]. Large‐scale energy generation  or carbon sequestration in the AFOLU sector provides flexibility for the development of mitigation  technologies in the energy supply and energy end‐use sectors, as many technologies already exist  and some of them are commercial (limited evidence; medium agreement) [11.3], but there are  potential implications for biodiversity, food security, and other services provided by land (medium  evidence, high agreement) [11.7]. Implementation challenges, including institutional barriers and  inertia related to governance issues, make the costs and net emission reduction potential of near‐ term mitigation uncertain. In mitigation scenarios with idealized comprehensive climate policies,  agriculture, forestry, and bioenergy contribute substantially to the reduction of global CO2, CH4, and  N2O emissions, and to the energy system, thereby reducing policy costs (medium evidence; high  agreement) [11.9]. More realistic partial and delayed policies for global land mitigation have  potentially significant spatial and temporal leakage, and economic implications, but could still be  cost‐effectively deployed (limited evidence; limited agreement) [11.9].  Economic mitigation potential of supply‐side measures in the AFOLU sector is estimated to be 7.18  to 10.60 (full range: 0.49─10.60) GtCO2eq/yr at carbon prices up to 100 USD/tCO2eq, about a third  of which can be achieved at <20 USD/ tCO2eq (medium evidence; medium agreement) [11.6]. These  estimates are based on studies that cover both forestry and agriculture and that include agricultural  soil carbon sequestration. Estimates from agricultural sector‐only studies range from 0.3 to 4.6  GtCO2eq/yr at prices up to 100 USD/tCO2eq, and estimates from forestry sector‐only studies from  0.2 to 13.8 GtCO2eq/yr at prices up to 100 USD/tCO2eq (medium evidence; medium agreement)  [11.6]. The large range in the estimates arises due to widely different collections of options  considered in each study, and because not all GHGs are considered in all of the studies. The  composition of the agricultural mitigation portfolio varies with the carbon price, with the restoration  of organic soils having the greatest potential at higher carbon prices (100 USD/tCO2eq) and cropland  and grazing land management at lower (20 USD/tCO2eq). In forestry there is less difference between  measures at different carbon prices, but there are significant differences between regions, with  reduced deforestation dominating the forestry mitigation potential in Latin America and Caribbean  (LAM) and Middle East and Africa (MAF), but very little potential in the member countries of the  Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD‐1990) and Economies in Transition  (EIT). Forest management, followed by afforestation, dominate in OECD‐1990, EIT, and Asia (medium  evidence, strong agreement) [11.6]. Among demand‐side measures, which are under‐researched    5 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   compared to supply‐side measures, changes in diet and reductions of losses in the food supply chain  can have a significant impact on GHG emissions from food production (0.76─8.55 GtCO2eq/yr by  2050), with the range being determined by assumptions about how the freed land is used (limited  evidence; medium agreement) [11.4]. More research into demand‐side mitigation options is merited.  There are significant regional differences in terms of mitigation potential, costs, and applicability,  due to differing local biophysical, socioeconomic, and cultural circumstances, for instance between  developed and developing regions, and among developing regions (medium evidence; high  agreement) [11.6].  The size and regional distribution of future mitigation potential is difficult to estimate accurately  because it depends on a number of inherently uncertain factors. Critical factors include population  (growth), economic and technological developments, changes in behaviour over time (depending on  cultural and normative backgrounds, market structures and incentives), and how these translate into  demand for food, fibre, fodder and fuel, as well as development in the agriculture, aquaculture and  forestry sectors. Other factors important to mitigation potential are potential climate change  impacts on carbon stocks in soils and forests including their adaptive capacity (medium evidence;  high agreement) [11.5]; considerations set by biodiversity and nature conservation requirements;  and interrelations with land degradation and water scarcity (robust evidence; high agreement)  [11.8].  Land‐use change associated with bioenergy expansion, afforestation or deforestation can affect  GHG balances, albedo and other climate drivers in several ways. Bioenergy can be deployed as  solid, liquid and gaseous fuels to provide transport, electricity, and heat for a wide range of uses,  including cooking, and depending on how and where implemented, can lead to either beneficial or  undesirable consequences for climate change mitigation (robust evidence, high agreement) [11.13].  With limited availability of productive land, increased competition for land may result from large  deployment of dedicated energy crops, which may induce substantial LUC, causing high GHG  emissions and/or agricultural intensification, which could result in more fertilizer use (leading to  higher N2O emissions), and energy use for irrigation (medium evidence; limited agreement) [11.9].  However, societal preferences and technological changes also shape the LUC and intensification  outcomes. The AFOLU mitigation options can promote innovation, and many technological supply‐ side mitigation options also increase agricultural and silvicultural efficiency (robust evidence; high  agreement) [11.3].  Bioenergy could play a critical role for climate change mitigation, if conversion of high carbon  density ecosystems (forests, grasslands and peatlands) is avoided and best‐practice land  management is implemented (robust evidence, medium agreement). Integrated models suggest a  wide range of between 10 and 245 EJ/yr primary energy from biomass by 2050. Bioenergy from fast‐ growing tree species, sugarcane, and Miscanthus, and residues have significantly lower lifecycle  emissions than bioenergy from corn and soybean, for most pathways and site‐specific conditions  (robust evidence, medium agreement). Scientific debate about the marginal emissions of most  bioenergy pathways, in particular around land‐mediated equilibrium effects (such as indirect land‐ use change), remains unresolved (robust evidence, high agreement). Bioenergy and carbon dioxide  capture and storage (BECCS) may be critical to scenarios for stabilization at <2°C; however, the  potential and costs of BECCS are highly uncertain with some integrated models being more  optimistic than sectoral studies. Biomass for energy, including improved cookstoves, biogas, and  small‐scale biopower could reduce marginal GHG emissions and also improve livelihoods and health  of 2.6 billion rural inhabitants. But if policy conditions (e.g., price on both fossil and terrestrial  carbon; land‐use planning, and others) are not met, bioenergy deployment could also lead to  increased emissions, and compromise livelihoods (distributional consequences), biodiversity and  ecosystem services (medium evidence, medium agreement). [11.13]  Any large‐scale change in land use, for biomass for energy, or for sequestration in vegetation, will  likely increase the competition for land, water, and other resources, and conflicts may arise with    6 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   important sustainability objectives such as food security, soil and water conservation, and the  protection of terrestrial and aquatic biodiversity (medium evidence; medium agreement) [11.4,  11.7, 11.13]. In some cases land‐based mitigation projects may provide land, water and biodiversity  co‐benefits (medium evidence; medium agreement) [11.7]. Sustainability frameworks to guide  development of such mitigation projects need to consider competition for land (medium evidence;  limited agreement) [11.8]. Risks could be reduced by focusing on multifunctional systems that allow  the delivery of multiple services from land (medium evidence; high agreement) [11.7].  Policies governing practices in agriculture and in forest conservation and management need to  account for both mitigation and adaptation. One of the most visible current policies in the AFOLU  sector is the implementation of REDD+ (see Annex I), that can represent a cost‐effective option for  mitigation (limited evidence; medium agreement) [11.10], with economic, social, and other  environmental co‐benefits (e.g., conservation of biodiversity and water resources).        7 of 179     Final Draft     Chapter 11  IPCC WGIII AR5   11.1   Introduction  Agriculture, Forestry, and Other Land Use (AFOLU1) plays a central role for food security and  sustainable development (Section 11.9). Plants take up carbon dioxide (CO2) from the atmosphere  and nitrogen (N) from the soil when they grow, re‐distributing it among different pools, including  above and below‐ground living biomass, dead residues, and soil organic matter. The CO2 and other  non‐CO2 grreenhouse gases (GHG), largely methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), are in turn  released to the atmosphere by plant respiration, by decomposition of dead plant biomass and soil  organic matter, and by combustion (Section 11.2). Anthropogenic land‐use activities (e.g.,  management of croplands, forests, grasslands, wetlands), and changes in land use/cover (e.g.,  conversion of forest lands and grasslands to cropland and pasture, afforestation) cause changes  superimposed on these natural fluxes. AFOLU activities lead to both sources of CO2 (e.g.,  deforestation, peatland drainage) and sinks of CO2 (e.g., afforestation, management for soil carbon  sequestration), and to non‐CO2 emissions primarily from agriculture (e.g., CH4 from livestock and rice  cultivation, N2O from manure storage and agricultural soils and biomass burning (Section 11.2). The main mitigation options within AFOLU involve one or more of three strategies:  reduction/prevention of emissions to the atmosphere by conserving existing carbon pools in soils or  vegetation that would otherwise be lost or by reducing emissions of CH4 and N2O (Section 11.3);  sequestration – enhancing the uptake of carbon in terrestrial reservoirs, and thereby removing CO2  from the atmosphere (Section 11.3); and reducing CO2 emissions by substitution of biological  products for fossil fuels (Appendix 1) or energy‐intensive products (Section 11.4). Demand‐side  options (e.g., by lifestyle changes, reducing losses and wastes of food, changes in human diet,  changes in wood consumption), though known to be difficult to implement, may also play a role  (Section 11.4).   Land is the critical resource for the AFOLU sector and it provides food and fodder to feed the Earth’s  population of ~7 billion, and fibre and fuel for a variety of purposes. It provides livelihoods for  billions of people worldwide. It is finite and provides a multitude of goods and ecosystem services  that are fundamental to human well‐being (MEA, 2005). Human economies and quality of life are  directly dependent on the services and the resources provided by land. Figure 11.1 shows the many  provisioning, regulating, cultural and supporting services provided by land, of which climate  regulation is just one. Implementing mitigation options in the AFOLU sector may potentially affect  other services provided by land in positive or negative ways.  In the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Second Assessment Report (SAR) (IPCC,  1996)and in the Fourth Assessment Report (AR4) (IPCC, 2007a), agricultural and forestry mitigation  were dealt with in separate chapters. In the Third Assessment Report (TAR) (IPCC, 2001), there were  no separate sectoral chapters on either agriculture or forestry. In the Fifth Assessment Report (AR5),  for the first time, the vast majority of the terrestrial land surface, comprising agriculture, forestry  and other land use (AFOLU) (IPCC, 2006), is considered together in a single chapter, though  settlements (which are important, with urban areas forecasted to triple in size from 2000 global  extent by 2030; Section 12.2), are dealt with in Chapter 12. This approach ensures that all land‐ based mitigation options can be considered together; it minimizes the risk of double counting or  inconsistent treatment (e.g., different assumptions about available land) between different land  categories, and allows the consideration of systemic feedbacks between mitigation options related  to the land surface (Section 11.4). Considering AFOLU in a single chapter allows phenomena                                                               1  The term AFOLU used here consistent with the (IPCC, 2006) Guidelines is also consistent with Land Use, Land Use Change  and Forestry (LULUCF) (IPCC, 2003), and other similar terms used in the scientific literature.    8 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   common across land‐use types, such as competition for land (Smith et al., 2010; Lambin and  Meyfroidt, 2011) and water (e.g., Jackson et al., 2007), co‐benefits (Sandor et al., 2002; Venter et al.,  2009) , adverse side‐effects (Section 11.7) and interactions between mitigation and adaptation  (Section 11.5) to be considered consistently. The complex nature of land presents a unique range of  barriers and opportunities (Section 11.8), and policies to promote mitigation in the AFOLU sector  (Section 11.10) need to take account of this complexity.    Figure 11.1. Multiple ecosystem services, goods and benefits provided by land (after MEA, 2005; UNEP-WCMC, 2011). Mitigation actions aim to enhance climate regulation, but this is only one of the many functions fulfilled by land.  In this chapter, we consider the competing uses of land for mitigation and for providing other  services (Sections 11.7; 11.8). Unlike the chapters on agriculture and forestry in AR4, impacts of  sourcing bioenergy from the AFOLU sector are considered explicitly in a dedicated appendix (Section  11.13). Also new to this assessment is the explicit consideration of food/dietary demand‐side  options for GHG mitigation in the AFOLU sector (Section 11.4), and some consideration of  freshwater fisheries and aquaculture, which may compete with the agriculture and forestry sectors,  mainly through their requirements for land and/or water, and indirectly, by providing fish and other  products to the same markets as animal husbandry.  This chapter deals with AFOLU in an integrated way with respect to the underlying scenario  projections of population growth, economic growth, dietary change, land‐use change (LUC), and cost  of mitigation. We draw evidence from both ‘bottom‐up’ studies that estimate mitigation potentials  at small scales or for individual options or technologies and then scale up, and multi‐sectoral ‘top‐ down’ studies that consider AFOLU as just one component of a total multi‐sector system response    9 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   (Section 11.9). In this chapter, we provide updates on emissions trends and changes in drivers and  pressures in the AFOLU sector (Section 11.2), describe the practices available in the AFOLU sector  (Section 11.3), and provide refined estimates of mitigation costs and potentials for the AFOLU  sector, by synthesising studies that have become available since IPCC AR4 (Section 11.6). We  conclude the chapter by identifying gaps in knowledge and data (Section 11.11), providing a  selection of Frequently Asked Questions (Section 11.12), and presenting an Appendix on bioenergy  to update the IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation  (SRREN) (IPCC, 2011; see Section 11.13).  11.2   New developments in emission trends and drivers  Estimating and reporting the anthropogenic component of gross and net AFOLU GHG fluxes to the  atmosphere, globally, regionally, and at country level, is difficult compared to other sectors. First, it  is not always possible to separate anthropogenic and natural GHG fluxes from land. Second, the  input data necessary to estimate GHG emissions globally and regionally, often based on country‐ level statistics or on remote‐sensing information, are very uncertain. Third, methods for estimating  GHG emissions use a range of approaches, from simple default methodologies such as those  specified in the IPCC GHG Guidelines2 (IPCC, 2006), to more complex estimates based on terrestrial  carbon cycle modelling and/or remote sensing information. Global trends in total GHG emissions  from AFOLU activities between 1971 and 2010 are shown in Figure 11.2; Figure 11.3 shows trends of  major drivers of emissions.  11.2.1    Supply and consumption trends in agriculture and forestry  In 2010 world agricultural land occupied 4889 Mha, an increase of 7% (311 Mha) since 1970  (FAOSTAT, 2013). Agricultural land area has decreased by 53 Mha since 2000 due to a decline of the  cropland area (Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD)‐1990, Economies in  Transition (EIT)) and a decrease in permanent meadows and pastures (OECD‐1990 and Asia). The  average amount of cropland and pasture land per capita in 1970 was 0.4 and 0.8 ha and by 2010 this  had decreased to 0.2 and 0.5 ha per capita, respectively (FAOSTAT, 2013).  Changing land‐use practices, technological advancement and varietal improvement have enabled  world grain harvests to double from 1.2 to 2.5 billion tonnes per year between 1970 and 2010  (FAOSTAT, 2012). Average world cereal yields increased from 1600 to 3030 kg/ha over the same  period (FAOSTAT, 2012) while there has also been a 233% increase in global fertilizer use from 32 to  106 Mt/yr, and a 73% increase in the irrigated cropland area (FAOSTAT, 2013).  Globally, since 1970, there has been a 1.4‐fold increase in the numbers of cattle and buffalo, sheep  and goats (which is closely linked to the trend of CH4 emissions in the sector; Section 11.2.2), and  increases of 1.6‐ and 3.7‐fold for pigs and poultry, respectively (FAOSTAT, 2013). Major regional  trends between 1970 and 2010 include a decrease in the total number of animals in Economies in  Transition (EIT) and OECD‐1990 (except poultry), and continuous growth in other regions,  particularly Middle East and Africa (MAF) and Asia (Figure 11.3b). The soaring demand for fish has  led to the intensification of freshwater and marine fisheries worldwide, and an increased freshwater  fisheries catch that topped 11 Mt in 2010, although the marine fisheries catch has slowly declined  (78 Mt in 2010; FAOSTAT, 2013). The latter is, however, compensated in international markets by                                                                Parties to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) report net GHG emissions according  to IPCC methodologies (IPCC, 2006). Reporting is based on a range of methods and approaches dependent on available  data and national capacities, from default equations and emission factors applicable to global or regional cases and  assuming instantaneous emissions of all carbon that will be eventually lost from the system following human action (Tier 1)  to more complex approaches such as model‐based spatial analyses (Tier 3).  2   10 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   tremendous growth of aquaculture production to 60 Mt wet weight in 2010, of which 37 Mt  originate from freshwater, overwhelmingly in Asia (FAOSTAT, 2013).  Between 1970 and 2010, global daily per capita food availability, expressed in energy units, has risen  from 10,008 to 11,850 kJ (2391 to 2831 kcal), an increase of 18.4%; growth in MAF (10,716 kJ in  2010) has been 22%, and in Asia, 32% (11,327 kJ in 2010; FAOSTAT, 2013). The percentage of animal  products in daily per capita total food consumption has increased consistently in Asia since 1970 (7  to 16%), remained constant in MAF (8%) and, since 1985, has decreased in OECD‐1990 countries (32  to 28%), comprising, respectively, 1,790, 870 and 3,800 kJ in 2010 (FAOSTAT, 2013).          11 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5     Figure 11.2. Top) AFOLU emissions for the last four decades. For the agricultural sub-sectors emissions are shown for separate categories, based on FAOSTAT, (2013). Emissions from crop residues, manure applied to soils, manure left on pasture, cultivated organic soils, and synthetic fertilizers are typically aggregated to the category ‘agricultural soils’ for IPCC reporting. For the Forestry and Other Land Use (FOLU) sub-sector data are from the Houghton bookkeeping model results (Houghton et al., 2012). Emissions from drained peat and peat fires are, for the 1970s and the 1980s, from JRC/PBL (2012), derived from Hooijer et al. (2010) and van der Werf et al. (2006) and for the 1990s and the 2000s, from FAOSTAT, 2013; Bottom) Emissions from AFOLU for each RC5 region (see Annex II.2) using data from JRC/PBL (2012), with emissions from energy end-use in the AFOLU sector from IEA (2012a) included in a single aggregated category, see Annex II.9, used in the AFOLU section of Chapter 5.7.4 for cross-sectoral comparisons. The direct emission data from JRC/PBL (2012); see Annex II.9) represents land-based CO2 emissions from forest and peat fires and decay that approximate to CO2 flux from anthopogenic emission sources in the FOLU sub-sector. Differences between FAOSTAT/Houghton data and JRC/PBL (2012) are discussed in the text. See Figures 11.4 and 11.6 for the range of differences among available databases for AFOLU emissions.     12 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5     Figure 11.3. Global trends from 1971 to 2010 in (top) area of land use (forest land – available only from 1990; 1000 Mha) and amount of N fertilizer use (million tonnes), and (bottom) number of livestock (million head) and poultry (billion head). Data presented by regions: 1) Asia, 2) LAM, 3) MAF, 4) OECD-1990, 5) EIT (FAOSTAT, 2013). The area extent of AFOLU land-use categories, from FAOSTAT, (2013): ‘Cropland’ corresponds to the sum of FAOSTAT categories ‘arable land’ and ‘temporary crops’ and coincides with the IPCC category (IPCC, 2003); ‘Forest’ is defined according to FAO (2010); countries reporting to UNFCCC may use different definitions. ‘Permanent meadows and   13 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   pasture’, are a subset of IPCC category ‘grassland’ (IPCC, 2003), as the latter, by definition, also includes unmanaged natural grassland ecosystems. 11.2.2    Trends of GHG emissions from agriculture   Organic and inorganic material provided as inputs or output in the management of agricultural  systems are typically broken down through bacterial processes, releasing significant amounts of CO2,  CH4, and N2O to the atmosphere. Only agricultural non‐CO2 sources are reported as anthropogenic  GHG emissions, however. The CO2 emitted is considered neutral, being associated to annual cycles  of carbon fixation and oxidation through photosynthesis. The agricultural sector is the largest  contributor to global anthropogenic non‐CO2 GHGs, accounting for 56% of emissions in 2005 (U.S.  EPA, 2011). Other important, albeit much smaller non‐CO2 emissions sources from other AFOLU  categories, and thus not treated here, include fertilizer applications in forests. Annual total non‐CO2  GHG emissions from agriculture in 2010 are estimated to be 5.2─5.8 GtCO2eq/yr (FAOSTAT, 2013;  Tubiello et al., 2013) and comprised about 10─12% of global anthropogenic emissions. Fossil fuel CO2 emissions on croplands added another 0.4─0.6 GtCO2eq/yr in 2010 from agricultural use in  machinery, such as tractors, irrigation pumps, etc. (Ceschia et al., 2010; FAOSTAT, 2013), but these  emissions are accounted for in the energy sector rather than the AFOLU sector. Between 1990 and  2010, agricultural non‐CO2 emissions grew by 0.9%/yr, with a slight increase in growth rates after  2005 (Tubiello et al., 2013).     Figure 11.4. Data comparison between FAOSTAT (2013), U.S. EPA (2006), and EDGAR (JRC/PBL, 2012) databases for key agricultural emission categories, grouped as agricultural soils, enteric fermentation, manure management systems, and rice cultivation, for 2005. Whiskers represent 95% confidence intervals of global aggregated categories, computed using IPCC guidelines (IPCC, 2006) for uncertainty estimation (from Tubiello et al., 2013). Three independent sources of disaggregated non‐CO2 GHG emissions estimates from agriculture at  global, regional, and national levels are available. They are mostly based on FAOSTAT activity data  and IPCC Tier 1 approaches (IPCC, 2006; FAOSTAT, 2012; JRC/PBL, 2012; U.S. EPA, 2013). EDGAR and  FAOSTAT also provide data at country level. Estimates of global emissions for enteric fermentation,  manure management and manure, estimated using IPCC Tier 2/3 approaches are also available (e.g.,  (Herrero et al., 2013). The FAOSTAT, EDGAR and U.S. EPA estimates are slightly different, although  statistically consistent given the large uncertainties in IPCC default methodologies (Tubiello et al.,  2013). They cover emissions from enteric fermentation, manure deposited on pasture, synthetic  fertilizers, rice cultivation, manure management, crop residues, biomass burning, and manure  applied to soils. Enteric fermentation, biomass burning, and rice cultivation are reported separately  under IPCC inventory guidelines, with the remaining categories aggregated into ‘agricultural soils’.  According to EDGAR and FAOSTAT, emissions from enteric fermentation are the largest emission  source, while US EPA lists emissions from agricultural soils as the dominant source (Figure 11.4).    14 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   The following analyses refer to annual total non‐CO2 emissions by all categories. All three databases  agree that that enteric fermentation and agricultural soils represent together about 70% of total  emissions, followed by paddy rice cultivation (9─11%), biomass burning (6─12%) and manure  management (7─8%). If all emission categories are disaggregated, both EDGAR and FAOSTAT agree  that the largest emitting categories after enteric fermentation (32─40% of total agriculture  emissions) are manure deposited on pasture (15%) and synthetic fertilizer (12%), both contributing  to emissions from agricultural soils. Paddy rice cultivation (11%) is a major source of global CH4  emissions, which in 2010 were estimated to be 493─723 MtCO2eq/yr. The lower end of the range  corresponds to estimates by FAO (FAOSTAT, 2013), with EDGAR and US EPA data at the higher end.  Independent analyses suggest that emissions from rice may be at the lower end of the estimated  range (Yan et al., 2009).  Enteric Fermentation. Global emissions of this important category grew from 1.4 to 2.1 GtCO2eq/yr  between 1961 and 2010, with average annual growth rates of 0.70% (FAOSTAT, 2013). Emission  growth slowed during the 1990s compared to the long‐term average, but became faster again after  the year 2000. In 2010, 1.0─1.5 GtCO2eq/yr (75% of the total emissions), were estimated to come  from developing countries (FAOSTAT, 2013). Over the period 2000─2010, Asia and the Americas  contributed most, followed by Africa and Europe (FAOSTAT, 2013); see Figure 11.5). Emissions have  grown most in Africa, on average 2.4%/yr. In both Asia (2.0%/yr) and the Americas (1.1%/yr),  emissions grew more slowly, and decreased in Europe (‐1.7%/yr). From 2000 to 2010, cattle  contributed the largest share (75% of the total), followed by buffalo, sheep and goats (FAOSTAT,  2013).  Manure. Global emissions from manure, as either organic fertilizer on cropland or manure deposited  on pasture, grew between 1961 and 2010 from 0.57 to 0.99 GtCO2eq/yr. Emissions grew by 1.1%/yr  on average. Manure deposited on pasture led to far larger emissions than manure applied to soils as  organic fertilizer, with 80% of emissions from deposited manures coming from developing countries  (FAOSTAT, 2013; Herrero et al., 2013). The highest emitting regions from 2000─2010 were the  Americas, Asia and Africa. Growth over the same period was most pronounced in in Africa, with an  average of 2.5%/yr, followed by Asia (2.3%/yr), and the Americas (1.2%/yr), while there was a  decrease in Europe of ‐1.2%/yr. Two‐thirds of the total came from grazing cattle, with smaller  contributions from sheep and goats. In this decade, emissions from manure applied to soils as  organic fertilizer were greatest in Asia, then in Europe and the Americas. Though the continent with  the highest growth rates of 3.4%/yr, Africa’s share in total emissions remained small. In this sub‐ category, swine and cattle contributed more than three quarters (77%) of the emissions. Emissions  from manure management grew from 0.25 to 0.36 GtCO2eq/yr, resulting in average annual growth  rates of only 0.6%/yr during the period 1961─2010. From 2000─2010 most emissions came from  Asia, then Europe, and the Americas (Figure 11.5).  Synthetic Fertilizer. Emissions from synthetic fertilizers grew at an average rate of 3.9%/yr from 1961  to 2010, with absolute values increasing more than 9‐fold, from 0.07 to 0.68 GtCO2eq/yr (Tubiello et  al., 2013). Considering current trends, synthetic fertilizers will become a larger source of emissions  than manure deposited on pasture in less than 10 years and the second largest of all agricultural  emission categories after enteric fermentation. Close to three quarters (70%) of these emissions  were from developing countries in 2010. In the decade 2000─2010, the largest emitter by far was  Asia, then the Americas and then Europe (FAOSTAT, 2012). Emissions grew in Asia by 5.3%/yr, in  Africa by 2.0%/yr, and in the Americas by 1.5%/yr. Emissions decreased in Europe (‐1.8%/yr).   Rice. Emissions from rice are limited to paddy rice cultivation. From 1961 to 2010, global emissions  increased with average annual growth rates of 0.4%/yr (FAOSTAT, 2013) from 0.37 to 0.52  GtCO2eq/yr., The growth in global emissions has slowed in recent decades, consistent with trends in  rice cultivated area. During 2000─2010, the largest share of emissions (94%) came from developing  countries, with Asia being responsible for almost 90% of the total (Figure 11.5). The largest growth    15 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   of emissions took place in in Africa (2.7%/yr), followed by Europe (1.4%/yr). Growth rates in Asia and  the Americas were much smaller over the same period (0.4─0.7%/yr).    Figure 11.5. Regional data comparisons for key agricultural emission categories in 2010. Whiskers represent 95% confidence intervals computed using IPCC guidelines (IPCC, 2006; Tubiello et al., 2013). The data show that most of the differences between regions and databases are of the same magnitude as the underlying emission uncertainties. 11.2.3    Trends of GHG fluxes from forestry and other land use3  This section focuses on the most significant non‐agricultural GHG fluxes to the atmosphere for which  there are global trend data. Fluxes resulting directly from anthropogenic FOLU activity are  dominated by CO2 fluxes, primarily emissions due to deforestation, but also uptake due to  reforestation/regrowth. Non‐CO2 greenhouse gas emissions from FOLU are small in comparison, and  mainly arise from peat degradation through drainage and biomass fires (Box 11.1; Box 11.2).  FOLU accounted for about a third of anthropogenic CO2 emissions from 1750 to 2011 and 12% of  emissions in 2000 to 2009 (Table 11.1). At the same time, atmospheric measurements indicate the  land as a whole was a net sink for CO2, implying a ‘residual’ terrestrial sink offsetting FOLU emissions  (Table 11.1). This sink is confirmed by inventory measurements in both managed and unmanaged  forests in temperate and tropical regions (Phillips et al., 1998; Luyssaert et al., 2008; Lewis et al.,  2009; Pan et al., 2011). A sink of the right order of magnitude has been accounted for in models as a  result of the indirect effects of human activity on ecosystems, i.e., the fertilizing effects of increased  levels of CO2 and N in the atmosphere and the effects of climate change (WGI Chapter 6; (Le Quéré  et al., 2013), although some of it may be due to direct AFOLU activities not accounted for in current                                                               3  The term ‘forestry and other land use’ used here, is consistent with AFOLU in the (IPCC, 2006) Guidelines and consistent  with LULUCF (IPCC, 2003).    16 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   estimates (Erb et al., 2013). This sink capacity of forests is relevant to AFOLU mitigation through  forest protection.  Global FOLU CO2 flux estimates (Table 11.1 and Figure 11.6) are based on a wide range of data  sources, and include different processes, definitions, and different approaches to calculating  emissions (Houghton et al., 2012; Le Quéré et al., 2013; Pongratz et al., 2013). This leads to a large  range across global FOLU flux estimates. Nonetheless, most approaches agree that there has been a  decline in FOLU CO2 emissions over the most recent years. This is largely due to a decrease the rate  of deforestation (FAO, 2010; FAOSTAT, 2013).    Table 11.1 Net global CO2 flux from AFOLU     1750–2011  Cumulative  GtCO2  1980–1989 GtCO2/yr       1990–1999   GtCO2/yr       2000–2009    GtCO2/yr        IPCC WGI Carbon Budget, Table 6.1a:  Net AFOLU CO2 flux b  Residual terrestrial sinkc  Fossil fuel combustions  and cement productiond    660  ±  293  ‐550  ±  330  1338  ±  110  5.13  ± 2.93  ‐5.50  ± 4.03  20.17  ± 1.47        5.87  ± 2.93  ‐9.90  ± 4.40  23.47  ± 1.83        4.03  ±  2.93  ‐9.53  ±  4.40  28.60  ±  2.20        Meta‐analyses of net AFOLU CO2 flux:  IPCC WGI, Table 6.2e                4.77  ± 2.57  4.18  ± 1.83  4.40  ± 2.20  4.14  ± 1.83  2.93  ±  2.20  4.03  ±  1.83  Houghton et al, 2012f  Notes: Positive fluxes represent net emissions and negative fluxes represent net sinks. (a) Selected components of the carbon budget in IPCC, Fifth Assessment Report, Working Group 1, Chapter 6, Table 6.1. (b) From the bookkeeping model accounting method of Houghton (2003) updated in Houghton et al., (2012), uncertainty based on expert judgement; 90% confidence uncertainty interval. (c) Calculated as residual of other terms in the carbon budget. (d) Fossil fuel flux shown for comparison (Boden et al., 2011). (e) Average of estimates from 12 process models, only 5 were updated to 2009 and included in the 2000─2009 mean. Uncertainty based on standard deviation across models, 90% confidence uncertainty interval (WGI Chapter 6). (f) Average of 13 estimates including process models, bookkeeping model and satellite/model approaches, only four were updated to 2009 and included in the 2000─2009 mean. Uncertainty based on expert judgment. Regional trends in FOLU CO2 emissions are shown in Figure 11.7. Model results indicate FOLU  emissions peaked in the 1980s in Asia and LAM regions and declined thereafter. This is consistent  with a reduced rate of deforestation, most notably in Brazil4, and some areas of afforestation, the  latter most notably in China, Vietnam and India (FAOSTAT, 2013). In MAF the picture is mixed, with  the Houghton model (Houghton et al., 2012) showing a continuing increase from the 1970s to the  2000s, while the VISIT model (Kato et al., 2011) indicates a small sink in the 2000s. The results for  temperate and boreal areas represented by OECD and EIT regions are very mixed ranging from large  net sources (ISAM) to small net sinks. The general picture in temperate and boreal regions is of  declining emissions and/or increasing sinks. These regions include large areas of managed forests                                                               4  For annual deforestation rates in Brazil see http://www.obt.inpe.br/prodes/index.php    17 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   subjected to harvest and regrowth, and areas of reforestation (e.g., following cropland  abandonment in the United States and Europe). Thus results are sensitive to whether and how the  models include forest management and environmental effects on regrowing forests.  The bookkeeping model method (Houghton, 2003; Houghton et al., 2012) uses regional biomass,  growth and decay rates from the inventory literature that are not varied to account for changes in  climate or CO2. It includes forest management associated with shifting cultivation in tropical forest  regions as well as global wood harvest and regrowth cycles. The primary source of data for the most  recent decades is FAO forest area and wood harvest (FAO, 2010). FAOSTAT (2013) uses the default  IPCC methodologies to compute stock‐difference to estimate emissions and sinks from forest  management, carbon loss associated with forest conversion to other land uses as a proxy for  emissions from deforestation, GFED4 data on burned area to estimate emissions from peat fires, and  spatial analyses to determine emissions from drained organic soils (IPCC, 2007b). The other models  in Figures 11.6 and 11.7 are process‐based terrestrial ecosystem models that simulate changing  plant biomass and carbon fluxes, and include climate and CO2 effects, with a few now including the  nitrogen cycle (Zaehle et al., 2011; Jain et al., 2013). Inclusion of the nitrogen cycle results in much  higher modelled net emissions in the ISAM model (Jain et al., 2013) as N limitation due to harvest  removals limits forest regrowth rates, particularly in temperate and boreal forests. Change in land  cover in the process models is from the HYDE dataset (Goldewijk et al., 2011; Hurtt et al., 2011),  based on FAO cropland and pasture area change data. Only some process models include forest  management in terms of shifting cultivation (VISIT) or wood harvest and forest degradation (ISAM);  none account for emissions from peatlands (see Box 11.1).  Figure 11.6. Global net CO2 emission estimates from FOLU including LUC. Black line: Houghton bookkeeping model approach updated to 2010 as in (Houghton et al., 2012), including LUC and forest management but no peatlands. Red lines: EDGAR ‘LULUCF’ emissions derived from the GFED 2.0 database (van der Werf et al., 2006) of emissions due to all forest fires (includes both FOLU and nonFOLU fires), with (solid line) and without (dotted line) peat fires and decay. Green lines: emissions     18 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   from land-use change and management from FAO agricultural and forest inventory data (FAOSTAT, 2013), shown with (solid line) and without (dotted line) peat fires and peat degradation. Dark red line: deforestation and degradation fires only based on satellite fire data from GFED 3.0 database (van der Werf et al., 2010). Light blue lines: a selection of process-based vegetation model results, updated for WGI Chapter 6; (Le Quéré et al., 2013) include LUC, some include forest management, none include peatlands. LPJ-wsl: (Poulter et al., 2010); BernCC: (Stocker et al., 2011); VISIT: (Kato et al., 2011); ISAM: (Jain et al., 2013), IMAGE 2.4 (Van Minnen et al., 2009, deforestation only). The symbols and transparent rectangles represent mean values for the tropics only. Circles: tropical deforestation and forest management (Pan et al., 2011), using the Houghton (2003) bookkeeping model approach and FAO data. Triangle: tropical deforestation only, based on satellite forest area and biomass data (Baccini et al., 2012; Harris et al., 2012). Square: tropical deforestation and forest management, based on satellite forest area and biomass data and FAO data using bookkeeping model (Baccini et al., 2012; Harris et al., 2012). Figure 11.7. Regional trends in net CO2 fluxes from FOLU (including LUC). Houghton bookkeeping model approach updated to 2010 as in Houghton et al., (2012) and five process-based vegetation models updated to 2010 for WGI Chapter 6; (Le Quéré et al., 2013): LPJ-wsl: (Poulter et al., 2010); BernCC: (Stocker et al., 2011); VISIT: (Kato et al., 2011); ISAM: (Jain et al., 2013), IMAGE 2.4: ((Van Minnen et al., 2009), deforestation only). Only the FAO estimates (FAOSTAT, 2013) include peatlands.   Satellite estimates of change in land cover have been combined with model approaches to calculate  tropical forest emissions (Hansen et al., 2010). The data is high resolution and verifiable, but only  covers recent decades, and does not account for fluxes due to LUC that occurred prior to the start of  the study period (e.g., decay or regrowth). Satellite data alone cannot distinguish the cause of  change in land use (deforestation, natural disturbance, management), but can be used in  conjunction with activity data for attribution (Baccini et al., 2012). A recent development is the use  of satellite‐based forest biomass estimates (Saatchi et al., 2011) together with satellite land cover  change in the tropics to estimate ‘gross deforestation’ emissions (Harris et al., 2012) or further  combining it with FAO and other activity data to estimate net fluxes from forest area change and  forest management (Baccini et al., 2012).    19 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Figure 11.8. Breakdown of mean annual CO2 fluxes from deforestation and forest management in tropical countries (GtCO2/yr). Pan et al. (2011) estimates are based on FAO data and the Houghton bookkeeping model (Houghton, 2003). Baccini et al. (2012) estimates are based on satellite land cover change and biomass data with FAO data, and the Houghton (2003) bookkeeping model, with the detailed breakdown of these results shown in Houghton, (2013). Harris et al. (2012) estimates are based on satellite land cover change and biomass data.   A detailed breakdown of the component fluxes in (Baccini et al., 2012) is shown in Figure 11.8.  Where there is temporary forest loss through management, ‘gross’ forest emissions can be as high  as for permanent forest loss (deforestation), but are largely balanced by ‘gross’ uptake in regrowing  forest, so net emissions are small. When regrowth does not balance removals, it leads to a  degradation of forest carbon stocks. In Baccini et al. (2012) this degradation was responsible for 15%  of total net emissions from tropical forests (Houghton, 2013; Figure 11.8). Huang and Asner (2010)  estimated that forest degradation in the Amazon, particularly from selective logging, is responsible  for 15─19% higher C emissions than reported from deforestation alone. Pan et al. (2011) separated  ‘gross emissions’ from deforestation and forest management on the one hand, from uptake in  regrowing vegetation on the other. Deforestation emissions decline from the 1990s to 2000─2007,    20 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   and uptake in regrowing vegetation increases, both contributing to the decline in net tropical CO2  emissions.  Satellite fire data has also been used to estimate FOLU emissions (van der Werf et al., 2006); Box  11.2). The EDGAR5 database ‘Land‐Use Change and Forestry’ emissions are based on forest and peat  fire data from GFED 2.0 (van der Werf et al., 2006), with additional estimates of post‐burn decay,  and emissions from degraded peatlands based on (Joosten, 2010); Box 11.1). However, GFED 2.0 fire  data does not distinguish anthropogenic AFOLU fires from other fires, unlike GFED 3.0 (van der Werf  et al., 2010); Box 11.2). Fire data also does not capture significant additional AFOLU fluxes due to  land clearing and forest management that is by harvest rather than fire (e.g., deforestation activities  outside the humid tropics) or regrowth following clearing. Thus EDGAR data only approximates the  FOLU flux.  FAO estimates AFOLU GHG emissions (FAOSTAT, 2013)6 based on IPCC Tier 1 methodology7. With  reference to the decade 2001─2010, total GHG FOLU emissions were 3.2 GtCO2eq/yr including  deforestation (3.8 GtCO2eq/yr), forest degradation and forest management (‐1.8 GtCO2eq /yr),  biomass fires including peatland fires (0.3 GtCO2eq/yr), and drained peatlands (0.9 GtCO2eq/yr). The  FAO estimated total mean net GHG FOLU flux to the atmosphere decreased from 3.9 GtCO2eq/yr in  1991─2000 to 3.2 GtCO2eq/yr in 2001─2010 (FAOSTAT, 2013).    Box 11.1 AFOLU GHG emissions from peatlands and mangroves Undisturbed waterlogged peatlands (organic soils) store a large amount of carbon and act as small  net sinks (Hooijer et al., 2010). Drainage of peatlands for agriculture and forestry results in a rapid  increase in decomposition rates, leading to increased emissions of CO2, and N2O, and vulnerability to  further GHG emissions through fire. The FAO emissions database estimates globally 250,000 km2 of  drained organic soils under cropland and grassland, with total GHG emissions of 0.9 GtCO2eq/yr in  2010 – with the largest contributions from Asia (0.44 GtCO2eq/yr) and Europe (0.18 GtCO2eq/yr)  (FAOSTAT, 2013). Joosten (2010), estimated that there are >500,000 km2 of drained peatlands in the  world including under forests, with CO2 emissions having increased from 1.06 GtCO2/yr in 1990 to  1.30 GtCO2/yr in 2008, despite a decreasing trend in Annex I countries, from 0.65 to 0.49 GtCO2/yr,  primarily due to natural and artificial rewetting of peatlands. In Southeast Asia, CO2 emissions from  drained peatlands in 2006 were 0.61 ± 0.25 GtCO2/yr (Hooijer et al., 2010). Satellite estimates  indicate that peat fires in equatorial Asia emitted on average 0.39 GtCO2 eq/yr over the period  1997─2009 (van der Werf et al., 2010), but only 0.2 GtCO2 eq/yr over the period 1998─2009. This  lower figure is consistent with recent independent FAO estimates over the same period and region.  Mangrove ecosystems have declined in area by 20% (36 Mha) since 1980, although the rate of loss  has been slowing in recent years, reflecting an increased awareness of the value of these ecosystems  (FAO, 2007). A recent study estimated that deforestation of mangroves released 0.07 to 0.42  GtCO2/yr (Donato et al., 2011).                                                               5 6 7  http://edgar.jrc.ec.europa.eu/index.php   http://faostat.fao.org/   Parties to the UNFCCC report net GHG emissions according to IPCC methodologies (IPCC, 2003, 2006). Reporting is based  on a range of methods and approaches dependent on available data and national capacities, from default equations and  emission factors applicable to global or regional cases and assuming instantaneous emissions of all carbon that will be  eventually lost from the system following human action (Tier 1) to more complex approaches such as model‐based spatial  analyses (Tier 3).    21 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Box 11.2. AFOLU GHG emissions from fires  Burning vegetation releases CO2, CH4, N2O, ozone‐precursors and aerosols (including black carbon)  to the atmosphere. When vegetation regrows after a fire, it takes up CO2 and nitrogen.  Anthropogenic land management or land conversion fire activities leading to permanent clearance  or increasing levels of disturbance result in net emissions to the atmosphere over time. Satellite‐ detection of fire occurrence and persistence has been used to estimate fire emissions (e.g., GFED 2.0  database; (van der Werf et al., 2006). It is hard to separate the causes of fire as natural or  anthropogenic, especially as the drivers are often combined. An update of the GFED methodology  now distinguishes FOLU deforestation and degradation fires from other management fires (GFED 3.0  database; (van der Werf et al., 2010); Figure 11.6). The estimated tropical deforestation and  degradation fire emissions were 1.39 GtCO2eq/yr during 1997 to 2009 (total carbon including CO2,  CH4, CO and black carbon), 20% of all fire emissions. Carbon dioxide FOLU fire emissions are already  included as part of the global models results such as those presented in Table 1.1 and Figures 11.6  and 11.7. According to (FAOSTAT, 2013)8, in 2010 the non‐CO2 component of deforestation and  forest degradation fires totalled 0.1 GtCO2eq/yr, with forest management and peatland fires (Box  11.1) responsible for an additional 0.2 GtCO2eq/yr.  11.3   Mitigation technology options and practices, and behavioural aspects  Greenhouse gases can be reduced by supply‐side mitigation options (i.e., by reducing GHG emissions  per unit of land/animal, or per unit of product), or by demand‐side options (e.g., by changing  demand for food and fibre products, reducing waste). In IPCC AR4, the forestry chapter (Nabuurs et  al., 2007) considered some demand‐side options, but the agriculture chapter focused on supply‐side  options only (Nabuurs et al., 2007; Smith et al., 2007). In this section, we discuss only supply‐side  options (Section 11.3.1). Demand‐side options are discussed in Section 11.4.  Mitigation activities in the AFOLU sector can reduce climate forcing in different ways:  • • • Reductions in CH4 or N2O emissions from croplands, grazing lands, and livestock.  Conservation of existing carbon stocks, e.g., conservation of forest biomass, peatlands, and soil  carbon that would otherwise be lost.  Reductions of carbon losses from biota and soils, e.g., through management changes within the  same land‐use type (e.g., reducing soil carbon loss by switching from tillage to no‐till cropping)  or by reducing losses of carbon‐rich ecosystems, e.g., reduced deforestation, rewetting of  drained peatlands.  Enhancement of carbon sequestration in soils, biota, and long‐lived products through increases  in the area of carbon‐rich ecosystems such as forests (afforestation, reforestation), increased  carbon storage per unit area, e.g., increased stocking density in forests, carbon sequestration in  soils, and wood use in construction activities.  Changes in albedo resulting from land‐use and land‐cover change that increase reflection of  visible light.  Provision of products with low GHG emissions that can replace products with higher GHG  emissions for delivering the same service (e.g., replacement of concrete and steel in buildings  with wood, some bioenergy options; see Section 11.13).  • • •                                                               FOLU GHG emissions by fires include, as per IPCC GHG guidelines, all fires on managed land. Most current  FOLU estimates are limited however to fires associated to deforestation, forest management and peat fires.  Emissions from prescribed burning of savannahs are reported under agriculture. Both CO2 and non‐CO2  emissions are accounted under these FOLU components, but CO2 emissions dominate.  8   22 of 179     Final Draft   • Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Reductions of direct (e.g., agricultural machinery, pumps, fishing craft) or indirect (e.g.,  production of fertilizers, emissions resulting from fossil energy use in agriculture, fisheries,  aquaculture, and forestry or from production of inputs); though indirect emission reductions  are accounted for in the energy end‐use sectors (buildings, industry, energy generation,  transport) so are not discussed further in detail in this chapter.  11.3.1    Supply‐side mitigation options  Mitigation potentials for agricultural mitigation options were given on a ‘per‐area’ and ‘per‐animal’  in AR4 (Nabuurs et al., 2007; Smith et al., 2007). All options are summarized in Table 11.2 with  impacts on each GHG noted, and a categorization of technical mitigation potential, ease of  implementation, and availability (supported by recent references). These mitigation options can  have additive positive effects, but can also work in opposition, e.g., zero tillage can reduce the  effectiveness of residue incorporation. Most mitigation options were described in detail in AR4 so  are not described further here; additional practices that were not considered in AR4, i.e., biochar,  reduced emissions from aquaculture, and bioenergy are described in Boxes 11.3, 11.4, and 11.5,  respectively.  In addition to the per‐area and per‐animal mitigation options described in AR4, more attention has  recently been paid to options that reduce emissions intensity by improving the efficiency of  production (i.e., less GHG emissions per unit of agricultural product; (Burney et al., 2010; Bennetzen  et al., 2012); a reduction in emissions intensity has long been a feature of agricultural emissions  reduction and is one component of a process more broadly referred to as sustainable intensification  (Tilman et al., 2009; Godfray et al., 2010; Smith, 2013; Garnett et al., 2013). This process does not  rely on reducing inputs per se, but relies on the implementation of new practices that result in an  increase in product output that is larger than any associated increase in emissions (Smith, 2013).  Even though per‐area emissions could increase, there is a net benefit since less land is required for  production of the same quantity of product. The scope to reduce emissions intensity appears  considerable since there are very large differences in emissions intensity between different regions  of the world (Herrero et al., 2013). Sustainable intensification is discussed further in Section 11.4.2,  and trends in changes in emissions intensity are discussed further in Section 11.6. Table 11.2 Summary of supply-side mitigation options in the AFOLU sector. Technical Mitigation Potential: Area = (tCO2eq/ha)/yr; Animal = percent reduction of enteric emissions. Low = < 1; <5% (light colour), Medium = 1─10; 5─15% (medium colour), High = >10, >15% (dark colour); Ease of Implementation (acceptance or adoption by land manager): Difficult (light colour), Medium (medium colour), Easy, i.e., universal applicability (dark colour); Timescale for Implementation: Long-term (at research and development stage; light colour), Mid-term (trials in place, within 5─10 years; medium colour), Immediate (technology available now, dark colour). Technical Mitigation  Potential  Ease of  Implementation  Timescale for  implementation  Categories  Practices and Impacts    Forestry  Reducing deforestation   Afforestation/Reforestati on  C: Conservation of existing C pools in forest vegetation and soil by  controlling deforestation protecting forest in reserves, and controlling  other anthropogenic disturbances such as fire and pest outbreaks.  Reducing slash and burn agriculture, reducing forest fires.  CH4, N2O: Protection of peatland forest, reduction of wildfires. C: Improved biomass stocks by planting trees on non‐forested  agricultural lands. This can include either monocultures or mixed  species plantings. These activities may also provide a range of other  social, economic, and environmental benefits.       1            2  3, 4, 5     23 of 179   References    Final Draft   Forest management    Chapter 11  C: Management of forests for sustainable timber production including  extending rotation cycles, reducing damage to remaining trees,  reducing logging waste, implementing soil conservation practices,  fertilization, and using wood in a more efficient way, sustainable  extortion of wood energy  CH4, N2O: Wildfire behaviour modification. C: Protecting secondary forests and other degraded forests whose  biomass and soil C densities are less than their maximum value and  allowing them to sequester C by natural or artificial regeneration,  rehabilitation of degraded lands, long‐term fallows.  CH4, N2O : Wildfire behaviour modification.   C: High input carbon practices, e.g., improved crop varieties, crop  rotation, use of cover crops, perennial cropping systems, agricultural  biotechnology.  N2O: Improved N use efficiency. C: Fertilizer input to increase yields and residue inputs (especially  important in low‐yielding agriculture).  N2O: Changing N fertilizer application rate, fertilizer type, timing,  precision application, inhibitors.  C: Reduced tillage intensity; residue retention.   IPCC WGIII AR5       6, 7, 8, 9   Forest restoration          10, 11, 12 13, 14         15, 16, 17   Land‐based agriculture  Cropland management  Croplands – plant  management    Croplands – nutrient  management    Croplands –  tillage/residues  management      Croplands – water  management                              18  19, 20 21, 22, 23, 24,  25, 105, 106  17, 24, 26, 27 Croplands – rice  management  Rewet peatlands drained  for agriculture  Croplands – set‐aside and  LUC    Biochar application    Grazing Land  Management  Grazing lands – plant  management  N2O:  CH4: C: Improved water availability in cropland including water harvesting  and application.  CH4: Decomposition of plant residues. N2O: Drainage management to reduce emissions, reduce N runoff  leaching.  C: Straw retention.  CH4: Water management, mid‐season paddy drainage. N2O: Water management, N fertilizer application rate, fertilizer type,  timing, precision application.  C: Ongoing CO2 emissions from reduced drainage (but CH4 emissions  may increase).  C: Replanting to native grasses and trees. Increase C sequestration. N2O: N inputs decreased resulting in reduced N2O. C: Soil amendment to increase biomass productivity, and sequester C  (biochar was not covered in AR4 so is described in Box 11.3).  N2O: Reduced N inputs will reduce emissions.   C: Improved grass varieties/sward composition, e.g., deep rooting  grasses, increased productivity, and nutrient management. Appropriate  stocking densities, carrying capacity, fodder banks, and improved  grazing management.  N2O C: Appropriate stocking densities, carrying capacity management,  fodder banks and improved grazing management, fodder production,  and fodder diversification.  CH4 N2O: Stocking density, animal waste management. C: Improved use of fire for sustainable grassland management. Fire  prevention and improved prescribed burning.    C: The establishment of vegetation that does not meet the definitions  of afforestation and reforestation (e.g., Atriplex spp.).  CH4: Increased grazing by ruminants may increase net emissions. N2O: Reduced N inputs will reduce emissions.   C: Soil carbon restoration on peatlands; and avoided net soil carbon  emissions using improved land management.  CH4: May increase.  Land reclamation (afforestation, soil fertility management, water  conservation soil nutrients enhancement, improved fallow).                                                              28, 96, 97 96  29      30  31, 32, 98 32, 98, 99 33    34, 35, 36, 37,  38    39, 40, 41 39, 42   43, 44, 45   Grazing lands – animal  management      Grazing land –  fire management  Revegetation  Revegetation      Other  Organic soils –  restoration     Degraded soils –  restoration          46  43, 47                                                     48        49      100, 101,  102, 103, 104      24 of 179     Final Draft   Biosolid applications    Livestock  Livestock – feeding  Chapter 11  C: Use of animal manures and other biosolids for improved  management of nitrogen; integrated livestock agriculture techniques.  N2O CH4: Improved feed and dietary additives to reduce emissions from  enteric fermentation; including improved forage, dietary additives  (bioactive compounds, fats), ionophores/antibiotics, propionate  enhancers, archaea inhibitors, nitrate and sulphate supplements.  CH4: Improved breeds with higher productivity (so lower emissions per  unit of product) or with reduced emissions from enteric fermentation;  microbial technology such as archaeal vaccines, methanotrophs,  acetogens, defaunation of the rumen, bacteriophages and probiotics;  improved fertility.  CH4: Manipulate bedding and storage conditions, anaerobic digesters;  biofilters, dietary additives.  N2O: Manipulate livestock diets to reduce N excreta, soil applied and  animal fed nitrification inhibitors, urease inhibitors, fertilizer type, rate  and timing, manipulate manure application practices, grazing  management.  C: Mixed production systems can increase land productivity and  efficiency in the use of water and other resources and protect against  soil erosion as well as serve carbon sequestration objectives.  N2O: Reduced N inputs will reduce emissions. C: Mixed production systems such as double‐cropping systems and  mixed crop‐livestock systems can increase land productivity and  efficiency in the use of water and other resources as well as serve  carbon sequestration objectives. Perennial grasses (e.g., bamboo) can  in the same way as woody plants be cultivated in shelter belts and  riparian zones/buffer strips provide environmental services and  supports C sequestration and biomass production.  N2O: Reduced N inputs will reduce emissions. C: Integrating feedstock production with conversion, typically  producing animal feed that can reduce demand for cultivated feed  such as soy and corn and can also reduce grazing requirements. Using  agricultural and forestry residues for energy production.   N2O: Reduced N inputs will reduce emissions.         IPCC WGIII AR5         26    50, 51, 52, 53,  54, 55, 56, 57,  58, 59  54, 55, 56, 58, 60, 61, 62, 63,  64, 65, 66, 67,  68, 69, 70, 71  56, 58, 72, 73 56, 58, 72, 74,  75, 76, 77, 78  Livestock – breeding and  other long‐term  management      Manure management            Integrated systems  Agroforestry (including  agropastoral and  agrosilvopastoral systems)    Other mixed biomass  production systems              79, 80, 81, 82,  83, 84, 85, 86,  87, 88    82, 89, 90    Integration of biomass  production with  subsequent processing in  food and bioenergy  sectors    Bioenergy (see Box 11.5  and Section 11.13)  1           91, 92, 93, 94,  95              (Van Bodegom et al., 2009); 2(Malmsheimer et al., 2008); 3(Reyer et al., 2009); 4(Sochacki et al., 2012); 5(IPCC, 6 7 8 9 2000); (DeFries and Rosenzweig, 2010); (Takimoto et al., 2008); (Masera et al., 2003); (Silver et al., 2000); 10 (Dezzeo et al., 2005); 11(Ito, 2005); 12(Sow et al., 2013); 13(Reyer et al., 2009); 14(Palm et al., 2004); 15(Godfray 16 17 18 19 et al., 2010); (Burney et al., 2010); (Conant et al., 2007); (Huang and Tang, 2010); (Lemke et al., 2010); 20 21 22 23 (Eagle and Olander, 2012); (Snyder et al., 2007); (Akiyama et al., 2010); (Barton et al., 2011); 24(Powlson 25 26 27 28 et al., 2011); (van Kessel et al., 2013); (Farage et al., 2007); (Smith, 2012); (Abdalla et al., 2013); 29 30 31 32 (Bayala et al., 2008); (Yagi et al., 1997); (Tyagi et al., 2010); (Feng et al., 2013); 33(Lohila et al., 2004); 34 (Seaquist et al., 2008); 35(Mbow, 2010); 36(Assogbadjo et al., 2012); 37(Laganiere et al., 2010); 38(Bayala et al., 2011); 39(Singh et al., 2010); 40(Woolf et al., 2010); 41(Lehmann et al., 2003); 42(Taghizadeh-Toosi et al., 2011); 43 (Franzluebbers and Stuedemann, 2009); 44(Follett and Reed, 2010); 45(McSherry and Ritchie, 2013); 46(Saggar et al., 2004); 47(Thornton and Herrero, 2010); 48(Harper et al., 2007); 49(Smith and Wollenberg, 2012); 50 (Beauchemin et al., 2008); 51(Beauchemin et al., 2009); 52(Martin et al., 2010); 53(Grainger and Beauchemin, 2011); 54(Clark, 2013); 55(Cottle et al., 2011); 56(Eckard et al., 2010); 57(Sauvant and Giger-Reverdin, 2007); 58 (Hristov et al., 2013); 59(Bryan et al., 2013); 60(Attwood and McSweeney, 2008); 61(Attwood et al., 2011); 62 (Hegarty et al., 2007); 63(Hook et al., 2010); 64(Janssen and Kirs, 2008); 65(Martin et al., 2010); 66(Morgavi et al., 67 68 69 70 2008); (Morgavi et al., 2010); (Place and Mitloehner, 2010); (Waghorn and Hegarty, 2011); (Wright and 71 72 73 74 Klieve, 2011); (Yan et al., 2010) (Chadwick et al., 2011); (Petersen and Sommer, 2011); (de Klein et al., 75 76 77 78 2010); (de Klein and Eckard, 2008); (Dijkstra et al., 2011) (Schils et al., 2013); (VanderZaag et al., 2011); 79 80 81 82 (Oke and Odebiyi, 2007); (Rice, 2008); (Takimoto et al., 2008); (Lott et al., 2009); 83(Sood and Mitchell, 2011); 84(Assogbadjo et al., 2012); 85(Wollenberg et al., 2012); 86(Semroc et al., 2012); 87Souza et al. (2012); 88 (Luedeling and Neufeldt, 2012); 89(Heggenstaller et al., 2008); 90(Herrero et al., 2010); 91(Dale et al., 2009); 92 (Dale et al., 2010); 93Sparovek et al. (2007); 94(Sood and Mitchell, 2011); 95(Vermeulen et al., 2012); 96(Metay et 97 98 99 100 101 al., 2007) ; (Rochette, 2008); (Ma et al., 2009); (Yao et al., 2010); (Arnalds, 2004); (Batjes, 2004); 102 103 104 105 (Hardner et al., 2000); (May et al., 2004); (Zhao et al., 2005); (Huang and Tang, 2010); 106(Kim et al., 2013).   25 of 179     Final Draft   Box 11.3 Biochar Chapter 11  IPCC WGIII AR5   This box summarizes the mitigation potential for biochar technologies, which were not considered in  AR4. Biomass C stabilization could be combined with (or substitute) bioenergy capture as part of a  land‐based mitigation strategy (Lehmann, 2007). Heating biomass with air excluded (pyrolysis)  generates energy‐containing volatiles and gases. Hydrogen and O are preferentially eliminated,  creating a stable (biologically recalcitrant) C‐rich co‐product (char). By adding char to soil as ‘biochar’  a system can be established that may have a higher carbon abatement than typical bioenergy  alternatives (Woolf et al., 2010). The gain is probably highest where efficient bioenergy is  constrained by a remote, seasonal, or diffuse biomass resource (Shackley et al., 2012). The benefit of  pyrolysis‐biochar systems (PBS) is increased considerably if allowance is made for the indirect effects  of using biochar via the soil. These effects include increased crop and biomass production and  decreased N2O and CH4 emissions. Realizing the mitigation potential for biochar technologies will be  constrained by the need for sustainable feedstock acquisition, competing biomass use options are an  important influence of the production process on biochar properties. Considering sustainable  feedstock production and targeting biochar deployment on less fertile land, Woolf et al. (2010)  calculated maximum global abatement of 6.6 GtCO2eq/yr from 2.27 Gt biomass C. Allowing for  competition for virgin non‐waste biomass the value was lower (3.67 GtCO2eq/yr from 1.01 Gt  biomass C), accruing 240─480 GtCO2eq abatement within 100 years.  Meta‐analysis shows that in experimental situations crop productivity has, on average, been  enhanced by circa 15% near‐term, but with a wide range of effects (Jeffery et al., 2011; Biederman  and Harpole, 2013). This range is probably explained by the nature and extent of pre‐existing soil  constraints. The Woolf et al. (2010) analysis accordingly assumed crop yield increases of 0–90%  (relative). Relaxing this assumption by one‐half decreased projected abatement by 10%. Decreasing  an assumed 25% suppression on soil N2O flux by the same proportion had a smaller impact.  Beneficial interactions of biochar and the soil N cycle are beginning to be understood with effects on  mineralization, nitrification, denitrification, immobilization and adsorption persisting at least for days  and months after biochar addition (Nelissen et al., 2012; Clough et al., 2013). Although the often  large suppression of soil N2O flux observed under laboratory conditions can be increasingly  explained (Cayuela et al., 2013), this effect is not yet predictable and there has been only limited  validation of N2O suppression by biochar in planted field soils (Liu et al., 2012; Van Zwieten et al.,  2013) or over longer timeframes (Spokas, 2013). The potential to gain enhanced mitigation using  biochar by tackling gaseous emissions from manures and fertilizers before and after application to  soil are less well‐explored (Steiner et al., 2010; Angst et al., 2013). The abatement potential for PBS  remains most sensitive to the absolute stability of the C stored in biochar. Estimates of ‘half‐life’  have been inferred from wildfire charcoal (Lehmann, 2007) or extrapolated from direct short‐term  observation. These give values that range from <50 to >10,000 years, but predominantly between  100–1000 years (Singh et al., 2012; Spokas, 2013). Nonetheless, the assumption made by Woolf et  al. (2010) for the proportion of biochar C that is stable long‐term (85%) is subject to refinement and  field validation.  Demonstration of the equipment and infrastructure required for effective use of energy products  from biomass pyrolysis is still limited, especially across large and small unit scales. Preliminary  analyses shows, however, that the break‐even cost of biochar production is likely to be location‐ and  feedstock‐specific (Shackley et al., 2012; Field et al., 2013). Until economic incentives are established  for the stabilization of C, biochar adoption will depend on predictable, positive effects on crop  production. This requires more research on the use of biochar as a regular low‐dose soil input, rather  than single applications at rates >10t/ha, which have so far been the norm (Sohi, 2012). Product  standards are also required, to ensure that biochar is produced in a way that does not create or  conserve problematic concentrations of toxic contaminants, and to support regulated deployment  strategies (IBI Biochar, 2012; Downie et al., 2012).    26 of 179     Final Draft   Box 11.4 Aquaculture Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Aquaculture is defined as the farming of fish, shellfish, and aquatic plants (Hu et al., 2013). Although  it is an ancient practice in some parts of world, this sector of the food system is growing rapidly.  Since the mid‐1970s, total aquaculture production has grown at an average rate of 8.3% per year  (1970−2008; (Hu et al., 2013). The estimated aquaculture production in 2009 was 55.10 Mt, which  accounts for approximately 47% of all the fish consumed by humans (Hu et al., 2013). The sector is  diverse, being dominated by shellfish and herbivorous and omnivorous pond fish, either entirely or  partly utilizing natural productivity, but globalizing trade and favourable economic conditions are  driving intensive farming at larger scales (Bostock et al., 2010). Potential impacts of aquaculture, in  terms emissions of N2O, have recently been considered (Williams and Crutzen, 2010; Hu et al.,  2012). Global N2O emissions from aquaculture in 2009 were estimated to be 93 ktN2O‐N (~43  MtCO2eq), and will increase to 383 ktN2O‐N (~178 MtCO2eq) by 2030, which could account for 5.7%  of anthropogenic N2O‐N emissions if aquaculture continues to grow at the present growth rate  (~7.1%/yr; (Hu et al., 2012)) .  Some studies have focused on rice‐fish farming, which is a practice associated with wet rice  cultivation in Southeast Asia, providing protein, especially for subsistence‐oriented farmers  (Bhattacharyya et al., 2013). Cultivation of fish along with rice increases emissions of CH4 (Frei et al.,  2007; Bhattacharyya et al., 2013), but decreases N2O emissions, irrespective of the fish species used  (Datta et al., 2009; Bhattacharyya et al., 2013). Although rice‐fish farming systems might be globally  important in terms of climate change, they are also relevant for local economy, food security, and  efficient water use (shared water), which makes it difficult to design appropriate mitigation  measures, because of the tradeoffs between mitigation measures and rice and fish production  (Datta et al., 2009; Bhattacharyya et al., 2013). Feeding rate and dissolved oxygen (DO)  concentration could affect N2O emissions from aquaculture systems significantly, and nitrification  and denitrification processes were equally responsible for the emissions of N2O in these systems.  Measures to control N2O from aquaculture are described by Hu et al. (2012), and include the  maintenance of optimal operating conditions of the system, such as appropriate pH and  temperature, sufficient DO and good quality feed. Additionally, two potential ways to minimize N2O  emissions from aquaculture systems include ‘Aquaponic Aquaculture’ (polyculture consisting of fish  tanks (aquaculture) and plants that are cultivated in the same water cycle (hydroponic)), and  Bioflocs Technology (BFT) Aquaculture (which involves the development and control of  heterotrophic bacteria in flocs within the fish culture component), where the growth of  heterotrophic bacteria is stimulated, leading to nitrogen uptake (Hu et al., 2012).    Box 11.5 Bioenergy Bioenergy deployment offers significant potential for climate change mitigation, but also carries  considerable risks. The SRREN (IPCC, 2011) suggested potential bioenergy deployment levels to be  between 100‐300 EJ. This assessment agrees on a technical bioenergy potential of around 100 EJ,  and possibly 300 EJ and higher. Integrated models project between 15─245 EJ/yr deployment in  2050, excluding traditional bioenergy. Achieving high deployment levels would require, amongst  others, extensive use of agricultural residues and second‐generation biofuels to mitigate adverse  impacts on land use and food production, and the co‐processing of biomass with coal or natural gas  with carbon dioxide capture and storage (CCS) to produce low net GHG‐emitting transportation fuels  and/or electricity. Integration of crucial sectoral research (albedo effects, evaporation,  counterfactual land carbon sink assumptions) into transformation pathways research, and  exploration of risks of imperfect policy settings (for example, in absence of a global CO2 price on land  carbon) is subject of further research (Sections 11.9, 11.13.2, 11.13.4). Small‐scale bioenergy  systems aimed at meeting rural energy needs synergistically provide mitigation and energy access  benefits. Decentralized deployment of biomass for energy, in combination with improved  cookstoves, biogas, and small‐scale biopower, could improve livelihoods and health of around 2.6    27 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   billion people. Both mitigation potential and sustainability hinges crucially on the protection of land  carbon (high‐density carbon ecosystems), careful fertilizer application, interaction with food  markets, and good land and water management. Sustainability and livelihood concerns might  constrain beneficial deployment of dedicated biomass plantations to lower values (Sections 11.13.3,  11.13.5, 11.13.7).  Lifecycle assessments for bioenergy options demonstrate a plethora of pathways, site‐specific  conditions and technologies produce a wide range of climate‐relevant effects. Specifically, LUC  emissions, N2O emissions from soil and fertilizers, co‐products, process design and process fuel use,  end‐use technology, and reference system can all influence the total attributional lifecycle emissions  of bioenergy use. The large variance for specific pathways points to the importance of management  decisions in reducing the lifecycle emissions of bioenergy use. The total marginal global warming  impact of bioenergy can only be evaluated in a comprehensive setting that also addresses  equilibrium effects, e.g., indirect land‐use change (iLUC) emissions, actual fossil fuel substitution,  and other effects. Structural uncertainty in modelling decisions renders such evaluation exercises  uncertain. Available data suggest a differentiation between options that offer low lifecycle emissions  under good land‐use management (e.g., sugarcane, Miscanthus, and fast‐growing tree species) and  those that are unlikely to contribute to climate change mitigation (e.g., corn and soybean), pending  new insights from more comprehensive consequential analyses (Sections 8.7, 11.13.4).  Coupling bioenergy and CCS (BECCS) has attracted particular attention since AR4 because it offers  the prospect of negative emissions. Until 2050, the economic potential is estimated to be between  2─10 GtCO2 per year. Some climate stabilization scenarios see considerable higher deployment  towards the end of the century, even in some 580─650 ppm scenarios, operating under different  time scales, socioeconomic assumptions, technology portfolios, CO2 prices, and interpreting BECCS  as part of an overall mitigation framework. Technological challenges and potential risks of BECCS  include those associated with the provision of the biomass feedstock as well as with the capture,  transport and long‐term underground storage of CO2. BECCS faces large challenges in financing and  currently no such plants have been built and tested at scale (Sections 7.5.5, 7.9, 11.13.3).  Land demand and livelihoods are often affected by bioenergy deployment. Land demand for  bioenergy depends on (1) the share of bioenergy derived from wastes and residues; (2) the extent to  which bioenergy production can be integrated with food and fibre production, and conservation to  minimize land‐use competition; (3) the extent to which bioenergy can be grown on areas with little  current production; and (4) the quantity of dedicated energy crops and their yields. Considerations  of tradeoffs with water, land, and biodiversity are crucial to avoid adverse effects. The total impact  on livelihood and distributional consequences depends on global market factors, impacting income  and income‐related food‐security, and site‐specific factors such as land tenure and social  dimensions. The often site‐specific effects of bioenergy deployment on livelihoods have not yet been  comprehensively evaluated (Section 11.13.7).  11.3.2    Mitigation effectiveness (non‐permanence: saturation, human and natural  impacts, displacement)  Since carbon sequestration in soil and vegetation and the retention of existing carbon stocks forms a  significant component of the mitigation potential in the AFOLU sector, this section considers the  factors affecting this strategy compared to avoided GHG emissions.  Non‐permanence/reversibility. Reversals are the release of previously sequestered carbon, which  negates some or all of the benefits from sequestration that has occurred in previous years. This issue  is sometimes referred to as ‘non‐permanence’ (Smith, 2005) . Various types of carbon sinks (e.g.,  afforestation/reforestation, agricultural soil C) have an inherent risk of future reversals.   Certain types of mitigation activities (e.g., avoided N2O from fertilizer, emission reductions from  changed diet patterns or reduced food‐chain losses) are effectively permanent since the emissions,    28 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   once avoided, cannot be re‐emitted. The same applies to the use of bioenergy to displace fossil‐fuel  emissions (Section 11.13) or the use of biomass‐based products to displace more emissions‐intensive  products (e.g., wood in place of concrete or steel) in construction.   Reversals may be caused by natural events that affect yields/growth. In some cases (e.g., frost  damage, pest infestation, or fire; (Reichstein et al., 2013), these effects may be temporary or short‐ term. Although these events will affect the annual increment of C sequestration, they may not result  in a permanent decline in carbon stocks. In other cases, such as stand replacing forest fires, insect or  disease outbreaks, or drought, the declines may be more profound. Although a substantial loss of  above‐ground stored carbon could occur following a wildfire, whether this represents a loss depends  on what happens following the fire and whether the forest recovers, or changes to a lower carbon‐ storage state (see Box 11.2). Similarly, some systems are naturally adapted to fire and carbon stocks  will recover following fire, whereas in other cases the fire results in a change to a system with a  lower carbon stock (e.g., (Brown and Johnstone, 2011). For a period of time following fire (or other  disruptive event), the stock of carbon will be less than that before the fire. Similarly, emissions of  non‐CO2 gases also need to be considered.   The permanence of the AFOLU carbon stock relates to the longevity of the stock, i.e., how long the  increased carbon stock remains in the soil or vegetation. This is linked to consideration of the  reversibility of the increased carbon stock (Smith, 2005), as discussed in Section 11.5.2.   Saturation. Substitution of fossil fuel and material with biomass, and energy‐intensive building  materials with wood can continue in perpetuity. In contrast, it is often considered that carbon  sequestration in soils (Guldea et al., 2008) or vegetation cannot continue indefinitely. The carbon  stored in soils and vegetation reaches a new equilibrium (as the trees mature or as the soil carbon  stock saturates). As the soils/vegetation approach the new equilibrium, the annual removal  (sometimes referred to as the sink strength) decreases until it becomes zero at equilibrium. This  process is called saturation (Smith, 2005; Körner, 2006, 2009; Johnston et al., 2009b) , and the  uncertainty associated with saturation has been estimated (Kim and McCarl, 2009). An alternative  view is that saturation does not occur, with studies from old‐growth forests, for example, showing  that they can continue to sequester C in soil and dead organic matter even if net living biomass  increment is near zero (e.g., (Luyssaert et al., 2008). Peatlands are unlikely to saturate in carbon  storage, but the rate of C uptake may be very slow (see Box 11.1).   Human and natural impacts. Soil and vegetation carbon sinks can be impacted upon by direct  human‐induced, indirect human‐induced, and natural changes (Smith, 2005). All of the mitigation  practices discussed in Section 11.3.1 arise from direct human‐induced impacts (deliberate  management). Both sink processes and carbon stocks can be affected by natural factors such as soil  and hydrological conditions. Indirect human‐induced changes can impact carbon sinks and are  influenced by human activity, but are not directly related to the management of that piece of land;  examples include climate change and atmospheric nitrogen deposition. For some tree species, rising  concentrations of tropospheric ozone caused by human activities may counteract the effects of  increased atmospheric CO2 or N deposition on tree growth (Sitch et al., 2008; Matyssek et al., 2010).  Natural changes that threaten to impact the efficacy of mitigation measures are discussed in Section  11.5.  Displacement/leakage. Displacement/leakage arises from a change in land use or land management  that causes a positive or negative change in emissions elsewhere. This can occur within or across  national boundaries, and the efficacy of mitigation practices must consider the leakage implications.  For example, if reducing emissions in one place leads to increased emissions elsewhere, no net  reduction occurs; the emissions are simply displaced (Powlson et al., 2011; Kastner et al., 2011b; a),  however, this assumes a one‐to‐one correspondence. Murray et al. (2004) estimated the leakage  from different forest carbon programmes and this varied from <10% to >90% depending on the  nature of the activity. West et al. (2010) examined the impact of displaced activities in different    29 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   geographic contexts; for example, land clearing in the tropics will release twice the carbon, but only  produce half the crop yield of temperate areas. Indirect land‐use change is an important component  to consider for displaced emissions and assessments of this are an emerging area. Indirect land‐use  change is discussed further in Section 11.4 and in relation to bioenergy in Section 11.13.  The timing of mitigation benefits from actions (e.g., bioenergy, forest management, forest products  use/storage) can vary as a result both of the nature of the activity itself (e.g., from the temporal  pattern of soil or forest sequestration compared to biomass substitution), and rates of adoption.  Timing thus needs to be considered when judging the effectiveness of a mitigation action. Cherubini  et al. (2012) modelled the impact of timing of benefits for three different wood applications (fuel,  non‐structural panels, and housing construction materials) and showed that the options provide  mitigation over different timeframes, and thus have different impacts on CO2 concentrations and  radiative forcing. The temporal pattern of emissions and removals is especially important in  mitigating emissions of short‐lived gases through carbon sequestration (Lauder et al., 2013).   Additionality: Another consideration for gauging the effectiveness of mitigation is determining  whether the activity would have occurred anyway, with this encompassed in the concept of  ‘additionality’ (see Glossary).  Impacts of climate change: An area of emerging activity is predicting the likely impacts of climate  change on mitigation potential, both in terms of impacts on existing carbon stocks, but also on the  rates of carbon sequestration. This is discussed further in Section 11.5.  11.4   Infrastructure and systemic perspectives  Only supply‐side mitigation options are considered in Section 11.3. In this section, we consider  infrastructure and systemic perspectives, which include potential demand‐side mitigation options in  the AFOLU sector. Since infrastructure is a minor issue in AFOLU compared to energy end‐use  sectors, this section focusses on systemic perspectives.  11.4.1    Land: a complex, integrated system  Mitigation in the AFOLU sector is embedded in the complex interactions between socioeconomic  and natural factors simultaneously affecting land systems (Turner et al., 2007). Land is used for a  variety of purposes, including housing and infrastructure (Chapter 12), production of goods and  services through agriculture, aquaculture and forestry, and absorption or deposition of wastes and  emissions (Dunlap and Catton, Jr., 2002). Agriculture and forestry are important for rural livelihoods  and employment (Coelho et al., 2012), while aquaculture and fisheries can be regionally important  (FAO, 2012). More than half of the planet’s total land area (134 Mkm2) is used for urban and  infrastructure land, agriculture, and forestry. Less than one quarter shows relatively minor signs of  direct human use (Erb et al., 2007; Ellis et al., 2010); Figure 11.9). Some of the latter areas are  inhabited by indigenous populations, which depend on the land for the supply of vitally important  resources (Read et al., 2010).  Land‐use change is a pervasive driver of global environmental change (Foley et al., 2005, 2011) .  From 1950 to 2005, farmland (cropland plus pasture) increased from 28 to 38% of the global land  area excluding ice sheets and inland waters (Hurtt et al., 2011). The growth of farmland area (+33%)  was lower than that of population, food production, and gross domestic product (GDP) due to  increases in yields and biomass conversion efficiency (Krausmann et al., 2012). In the year 2000,  almost one quarter of the global terrestrial net primary production (one third of the above‐ground  part) was ‘appropriated’ by humans. This means that it was either lost because the net primary  productivity (the biomass production of green plants, net primary production, NPP) of agro‐ ecosystems or urban areas was lower than that of the vegetation they replaced or it was harvested  for human purposes, destroyed during harvest or burned in human‐induced fires (Imhoff et al.,    30 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   2004; Haberl et al., 2007). The fraction of terrestrial NPP appropriated by humans doubled in the last  century (Krausmann et al., 2013), exemplifying the increasing human domination of terrestrial  ecosystems (Ellis et al., 2010). Growth trajectories of the use of food, energy, and other land‐based  resources, as well as patterns of urbanization and infrastructure development are influenced by  increasing population and GDP, as well as the on‐going agrarian‐industrial transition (Haberl et al.,  2011b; Kastner et al., 2012).  Growing resource use and land demand for biodiversity conservation and carbon sequestration  (Soares‐Filho et al., 2010), result in increasing competition for land (Harvey and Pilgrim, 2011);  Section 11.4.2). Influencing ongoing transitions in resource use is a major challenge (WBGU, 2011;  Fischer‐Kowalski, 2011). Changes in cities, e.g., in terms of infrastructure, governance, and demand,  can play a major role in this respect (Seto et al., 2012; Seitzinger et al., 2012; Chapter 12).  Many mitigation activities in the AFOLU sector affect land use or land cover and, therefore, have  socioeconomic as well as ecological consequences, e.g., on food security, livelihoods, ecosystem  services or emissions (Sections 11.1; 11.4.5; 11.7). Feedbacks involved in implementing mitigation in  AFOLU may influence different, sometimes conflicting, social, institutional, economic, and  environmental goals (Madlener et al., 2006). Climate change mitigation in the AFOLU sector faces a  complex set of interrelated challenges (Sections 11.4.5; 11.7):  • • Full GHG impacts, including those from feedbacks (e.g., iLUC) or leakage, are often difficult to  determine (Searchinger et al., 2008).  Feedbacks between GHG reduction and other important objectives such as provision of  livelihoods and sufficient food or the maintenance of ecosystem services and biodiversity are  not completely understood.  Maximizing synergies and minimizing negative effects involves multi‐dimensional optimization  problems involving various social, economic, and ecological criteria or conflicts of interest  between different social groups (Martinez‐Alier, 2002).   Changes in land use and ecosystems are scale‐dependent and may proceed at different speeds,  or perhaps even move in different directions, at different scales.  • • 11.4.2    Mitigation in AFOLU – feedbacks with land‐use competition  Driven by economic and population growth, increased demand for food and bioenergy as well as  land demand for conservation and urbanization (e.g., above‐ground biomass carbon losses  associated with land‐clearing from new urban areas in the pan‐tropics are estimated to be 5% of the  tropical deforestation and land‐use change emissions, (Seto et al., 2012a); Section 12.2), competition  for land is expected to intensify (Smith et al., 2010; Woods et al., 2010). Maximization of one output  or service (e.g., crops) often excludes, or at least negatively affects, others (e.g., conservation;  (Phalan et al., 2011). Mitigation in the AFOLU sector may affect land‐use competition. Reduced  demand for AFOLU products generally decreases inputs (fertilizer, energy, machinery) and land  demand. The ecological feedbacks of demand‐side options are mostly beneficial since they reduce  competition for land and water (Smith et al., 2013b).  Some supply‐side options, though not all, may intensify competition for land and other resources.  Based on Figure 11.9 one may distinguish three cases:  • Optimization of biomass‐flow cascades; that is, increased use of residues and by‐products,  recycling of biogenic materials and energetic use of wastes (WBGU, 2009). Such options  increase resource use efficiency and may reduce competition, but there may also be tradeoffs.  For example, using crop residues for bioenergy or roughage supply may leave less C and  nutrients on cropland, reduce soil quality and C storage in soils, and increase the risk of losses of  carbon through soil erosion. Residues are also often used as forage, particularly in the tropics.  Forest residues are currently also used for other purposes, e.g., chipboard manufacture, pulp    31 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   and paper production (González‐Estrada et al., 2008; Blanco‐Canqui and Lal, 2009; Muller, 2009;  Ceschia et al., 2010).  • Increases in yields of cropland (Burney et al., 2010; Foley et al., 2011; Tilman et al., 2011;  Mueller et al., 2012; Lobell et al., 2013), grazing land or forestry and improved livestock feeding  efficiency (Steinfeld et al., 2010; Thornton and Herrero, 2010) can reduce land competition if  yield increases relative to any additional inputs and the emission intensity (i.e., GHG emissions  per unit of product) decreases. This may result in tradeoffs with other ecological, social, and  economic costs (IAASTD, 2009) although these can to some extent be mitigated if intensification  is sustainable (Tilman et al., 2011). Another caveat is that increases in yields may result in  rebound effects that increase consumption (Lambin and Meyfroidt, 2011; Erb, 2012) or provide  incentives to farm more land (Matson and Vitousek, 2006), and hence may fail to spare land  (Section 11.10).  Land‐demanding options reduce GHG emissions by harnessing the potential of the land for  either C sequestration or growing energy crops (including food crops used as feedstocks for  bioenergy production). These options result in competition for land (and sometimes other  resources such as water) that may have substantial social, economic, and ecological effects  (positive or negative; (UNEP, 2009, p. 2009; WBGU, 2009; Chum et al., 2011; Coelho et al.,  2012). Such options may increase pressures on ecosystems (e.g., forests) and GHG emissions  related to direct and indirect LUC, contribute to price increases of agricultural products, or  negatively affect livelihoods of rural populations. These possible impacts need to be balanced  against possible positive effects such as GHG reduction, improved water quality (Townsend et  al., 2012), restoration of degraded land (Harper et al., 2007), biodiversity protection (Swingland  et al., 2002), and job creation(Chum et al., 2011; Coelho et al., 2012).  • Therefore, an integrated energy/agriculture/land‐use approach for mitigation in AFOLU can help to  optimize synergies and mitigate negative effects ((Popp et al., 2011; Smith, 2012; Creutzig et al.,  2012; Smith et al., 2013b).      32 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5     Figure 11.9. Global land use and biomass flows arising from human economic activity in 2000 from the cradle to the grave. Values in Gt dry matter biomass/yr. Figure source: (Smith et al., 2013b). If a source reported biomass flows in energy units, the numbers were converted to dry matter assuming a gross energy value of 18.5 MJ/kg. The difference between inputs and outputs in the consumption compartment is assumed to be released to the atmosphere (respiration, combustion); small differences may result from rounding. Note that data sources a) area: (Erb et al., 2007; Schneider et al., 2009; FAO, 2010) ; b) biomass flows: (Wirsenius, 2003; Sims et al., 2006; Krausmann et al., 2008; FAOSTAT, 2012; Kummu et al., 2012) are incomplete; more research is needed to close data gaps between different statistical sources such as agricultural, forestry, and energy statistics (Section 11.11). ‘Unused forests’ are pristine forests not harvested or otherwise used. 11.4.3    Demand‐side options for reducing GHG emissions from AFOLU  Some changes in demand for food and fibre can reduce GHG emissions in the production chain  (Table 11.3) through (i) a switch to the consumption of products with higher GHG emissions in the  process chain to products with lower GHG emissions and (ii) by making land available for other GHG  reduction activities e.g., afforestation or bioenergy (Section 11.4.4). Food demand change is a  sensitive issue due to the prevalence of hunger, malnutrition, and the lack of food security in many  regions (Godfray et al., 2010). Sufficient production of, and equitable access to, food are both critical  for food security (Misselhorn et al., 2012). GHG emissions may be reduced through changes in food  demand without jeopardizing health and well‐being by (1) reducing losses and wastes of food in the  supply chain as well as during final consumption; (2) changing diets towards less GHG‐intensive food,  e.g., substitution of animal products with plant‐based food, while quantitatively and qualitatively  maintaining adequate protein content, in regions with high animal product consumption; and (3)  reduction of overconsumption in regions where this is prevalent. Substituting plant‐based diets for  animal‐based diets is complex since, in many circumstances, livestock can be fed on plants not  suitable for human consumption or growing on land with high soil carbon stocks not suitable for    33 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   cropping; hence, food production by grazing animals contributes to food security in many regions of  the world (Wirsenius, 2003; Gill et al., 2010).    Table 11.3 Overview of demand-side mitigation options in the AFOLU sector Measure  Reduced losses  in the food  supply chain  Changes in  human diets  towards less  emission‐ intensive  products  Demand‐side  options related  to wood and  forestry  Description  Reduced losses in the food supply chain and in final consumption  reduces energy use and GHG emissions from agriculture,  transport, storage and distribution, and reduce land demand.  Where appropriate, reduced consumption of food items with high  GHG emissions per unit of product, to those with low GHG  products can reduce GHG emissions. Such demand changes can  reduce energy inputs in the supply chain and reduces land  demand. Wood harvest in forests releases GHG and at least temporarily  reduces forest C stocks. Conservation of wood (products) through  more efficient use or replacement with recycled materials and  replacing wood from illegal logging or destructive harvest with  wood from certified sustainable forestry (Section 11.10) can save  GHG emissions. Substitution of wood for non‐renewable resources  can reduce GHG emissions, e.g., when wood is substituted for  emission‐intensive materials such as aluminium, steel, or concrete  in buildings. Integrated optimization of C stocks in forests and in  long‐lived products, as well as the use of by‐products and wastes  for energy, can deliver the highest GHG benefits.  References  (Godfray et al., 2010;  Gustavsson et al.,  2011), see text.  (Stehfest et al., 2009;  FAO, 2011), see text  (Gustavsson et al.,  2006; Werner et al.,  2010; Ingerson, 2011),  see text.    Reductions of losses in the food supply chain – Globally, rough estimates suggest that ~30─40% of all  food produced is lost in the supply chain from harvest to consumption (Godfray et al., 2010). Energy  embodied in wasted food is estimated at ~36 EJ/yr (FAO, 2011). In developing countries, up to 40% is  lost on farm or during distribution due to poor storage, distribution, and conservation technologies  and procedures. In developed countries, losses on farm or during distribution are smaller, but the  same amount is lost or wasted in service sectors and at the consumer level (Foley et al., 2005; Parfitt  et al., 2010; Godfray et al., 2010; Gustavsson et al., 2011; Hodges et al., 2011). However,  uncertainties related to losses in the food supply chain are large and more research is needed.  Not all losses are (potentially) avoidable because losses in households also include parts of products  normally not deemed edible (e.g., peels of some fruits and vegetables). According to Parfitt et al.  (2010), in the UK, 18% of the food waste is unavoidable, 18% is potentially avoidable, and 64% is  avoidable. Data for Austria, Netherlands, Turkey, the United Kingdom, and the United States,  derived with a variety of methods, show that food wastes at the household level in industrialized  countries are 150─300 kg per household per year (Parfitt et al., 2010). According to a top‐down  mass‐flow modelling study based on FAO commodity balances completely covering the food supply  chain, but excluding non‐edible fractions, food loss values range from 120─170 kg/cap/yr in Sub‐ Saharan Africa to 280─300 kg/cap/yr in Europe and North America. Losses ranging from 20% in Sub‐ Saharan Africa to more than 30% in the industrialized countries were calculated (Gustavsson et al.,  2011).  A range of options exist to reduce wastes and losses in the supply chain: investments into  harvesting, processing and storage technologies in the developing countries, awareness raising,  taxation and other incentives to reduce retail and consumer‐related losses primarily in the  developed countries. Different options can help to reduce losses (i.e., increase efficiency) in the    34 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   supply chain and at the household level. Substantial GHG savings could be realized by saving one  quarter of the wasted food according to (Gustavsson et al., 2011); see Table 11.4.  Changes in human diets – Land use and GHG effects of changing diets require widespread  behavioural changes to be effective; i.e., a strong deviation from current trajectories (increasing  demand for food, in particular for animal products). Cultural, socioeconomic and behavioural  aspects of implementation are discussed in Sections 11.4.5 and 11.7.  Studies based on Lifecycle Assessment (LCA) methods show substantially lower GHG emissions for  most plant‐based food than for animal products (Carlsson‐Kanyama and González, 2009; Pathak et  al., 2010; Bellarby et al., 2012; Berners‐Lee et al., 2012), although there are exceptions, e.g.,  vegetables grown in heated greenhouses or transported by airfreight (Carlsson‐Kanyama and  González, 2009). A comparison of three meals served in Sweden with similar energy and protein  content based on (1) soy, wheat, carrots, and apples, (2) pork, potatoes, green beans, and oranges,  and (3) beef, rice, cooked frozen vegetables, and tropical fruits revealed GHG emissions of 0.42  kgCO2eq for the first option, 1.3 kgCO2eq for the second, and 4.7 kgCO2eq for the third, i.e., a factor  of >10 difference (Carlsson‐Kanyama and González, 2009). Most LCA studies quoted here use  attributional LCA; differences to results from consequential LCA (see Annex II) are generally not large  enough to reverse the picture (Thomassen et al., 2008). The GHG benefits of plant‐based food over  animal products hold when compared per unit of protein (González et al., 2011). In addition to plant‐ based foods having lower emissions than animal‐based ones, GHG emissions of livestock products  also vary considerably; emissions per unit of protein are highest for beef and lower for pork, chicken  meat, eggs and dairy products (de Vries and de Boer, 2010) due to their feed and land‐use  intensities. Figure 11.10 presents a comparison between milk and beef for different production  systems and regions of the world (Herrero et al., 2013). Beef production can use up to five times  more biomass for producing 1 kg of animal protein than dairy. Emissions intensities for the same  livestock product also vary largely between different regions of the world due to differences in agro‐ ecology, diet quality, and intensity of production (Herrero et al., 2013). In overall terms, Europe and  North America have lower emissions intensities per kg of protein than Africa, Asia, and Latin  America. This shows that the highest potential for improving emissions intensities lies in developing  countries, if intensification strategies can be matched to local resources and contexts.    35 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5     Figure 11.10. Biomass use efficiencies for the production of edible protein from (top) beef and (bottom) milk for different production systems and regions of the world (Herrero et al., 2013). Studies based on integrated modelling show that changes in diets strongly affect future GHG  emissions from food production (Stehfest et al., 2009; Popp et al., 2010; Davidson, 2012). Popp et al.  (2010) estimated that agricultural non‐CO2 emissions (CH4 and N2O) would triple by 2055 to 15.3  GtCO2eq/yr if current dietary trends and population growth were to continue. Technical mitigation  options on the supply side, such as improved cropland or livestock management, alone could reduce  that value to 9.8 GtCO2eq/yr, whereas emissions were reduced to 4.3 GtCO2eq/yr in a ‘decreased  livestock product’ scenario and to 2.5 GtCO2eq/yr if both technical mitigation and dietary change  were assumed. Hence, the potential to reduce GHG emissions through changes in consumption was  found to be substantially higher than that of technical mitigation measures. Stehfest et al., (2009)  evaluated effects of dietary changes on CO2 (including C sources/sinks of ecosystems), CH4, and N2O  emissions. In a ‘business‐as‐usual’ scenario largely based on FAO (2006), total GHG emissions were  projected to reach 11.9 GtCO2eq/yr in 2050. The following changes were evaluated: no ruminant  meat, no meat, and a diet without any animal products. Changed diets resulted in GHG emission  savings of 34─64% compared to the ‘business‐as‐usual’ scenario; a switch to a ‘healthy diet’  recommended by the Harvard Medical School would save 4.3 GtCO2eq/yr (‐36%). Adoption of the  ‘healthy diet’ (which includes a meat, fish and egg consumption of 90 g/cap/day) would reduce  global GHG abatement costs to reach a 450 ppm CO2eq concentration target by ~50% compared to  the reference case (Stehfest et al., 2009). The analysis assumed nutritionally sufficient diets; reduced  supply of animal protein was compensated by plant products (soy, pulses, etc.). Considerable  cultural and social barriers against a widespread adoption of dietary changes to low‐GHG food may  be expected (Davidson, 2012; Smith et al., 2013, 11.4.5).  A limitation of food‐related LCA studies is that they have so far seldom considered the emissions  resulting from LUC induced by changing patterns of food production (Bellarby et al., 2012) . A recent  study (Schmidinger and Stehfest, 2012) found that cropland and pastures required for the  production of beef, lamb, calf, pork, chicken, and milk could annually sequester an amount of carbon  equivalent to 30─470% of the GHG emissions usually considered in LCA of food products if the land    36 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   were to be reforested. Land‐related GHG costs differ greatly between products and depend on the  time horizon (30─100 yr) assumed (Schmidinger and Stehfest, 2012) . If cattle production contributes  to tropical deforestation (Zaks et al., 2009; Bustamante et al., 2012; Houghton et al., 2012), land‐use  related GHG emissions are particularly high (Cederberg et al., 2011). These findings underline the  importance of diets for GHG emissions in the food supply chain (Garnett, 2011; Bellarby et al., 2012).  A potential co‐benefit is a reduction in diet‐related health risks in regions where overconsumption of  animal products is prevalent (McMichael et al., 2007).  Demand‐side options related to wood and forestry – A comprehensive global, long‐term dataset on  carbon stocks in long‐lived wood products in use (excluding landfills) shows an increase from  approximately 2.2 GtC in 1900 to 6.9 GtC in 2008 (Lauk et al., 2012). Per capita, carbon stored in  wood products amounted to ~1.4 tC/cap in 1900 and ~1.0 tC/cap in 2008. The net yearly  accumulation of long‐lived wood products in use varied between 35 and 91 MtC/yr in the period  1960─2008 (Lauk et al., 2012). The yearly accumulation of C in products and landfills was ~200  MtC/yr in the period 1990─2008 (Pan et al., 2011). If more long‐lived wood products were used, C  sequestration and mitigation could be enhanced.  Increased wood use does not reduce GHG emissions under all circumstances because wood harvest  reduces the amount of carbon stored in the forest, at least temporarily, and increases in wood  harvest levels may result in reduced long‐term carbon storage in forests (Ingerson, 2011; Böttcher et  al., 2012; Holtsmark, 2012; Lamers and Junginger, 2013). Reducing wood consumption, e.g., through  paper recycling, can reduce GHG emissions (Acuff and Kaffine, 2013), as may the use of wood from  sustainable forestry in place of emission‐intensive materials such as concrete, steel, or aluminium.  Recent studies suggest that, where technically possible, substitution of wood from sustainably  managed forests for non‐wood materials in the construction sector (concrete, steel, etc.) in single‐ family homes, apartment houses, and industrial buildings, reduces GHG emissions in most cases  (Werner et al., 2010; Sathre and O’Connor, 2010; Ximenes and Grant, 2013). Most of the emission  reduction results from reduced production emissions, whereas the role of carbon sequestration in  products is relatively small (Sathre and O’Connor, 2010). Werner et al. (2010) show that GHG  benefits are highest when wood is primarily used for long‐lived products, the lifetime of products is  maximized, and energy use of woody biomass is focused on by‐products, wood wastes, and end‐of‐ lifecycle use of long‐lived wood products.  11.4.4    Feedbacks of changes in land demand  Mitigation options in the AFOLU sector, including options such as biomass production for energy, are  highly interdependent due to their direct and indirect impacts on land demand. Indirect  interrelationships, mediated via area demand for food production, which in turn affects the area  available for other purposes, are difficult to quantify and require systemic approaches. Table 11.4  (Smith et al., 2013b) shows the magnitude of possible feedbacks in the land system in 2050. It first  reports the effect of single mitigation options compared to a reference case, and then the combined  effect of all options. The reference case is similar to the (FAO, 2006a) projections for 2050 and  assumes a continuation of on‐going trends towards richer diets, considerably higher cropland yields  (+54%) and moderately increased cropland areas (+9%). The diet change case assumes a global  contract‐and‐converge scenario towards a nutritionally sufficient low animal product diet (8% of  food calories from animal products). The yield growth case assumes that yields in 2050 are 9%  higher than those in the reference case, according to the ‘Global Orchestration’ scenario in (MEA,  2005). The feeding efficiency case assumes on average 17% higher livestock feeding efficiencies than  the reference case. The waste reduction case assumes a reduction of the losses in the food supply  chain by 25% (Section 11.4.3). The combination of all options results in a substantial reduction of  cropland and grazing areas (Smith et al., 2013b), even though the individual options cannot simply  be added up due to the interactions between the individual compartments.    37 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Table 11.4 shows that demand‐side options save GHG by freeing up land for bioenergy or  afforestation and related carbon sequestration. The effect is strong and non‐linear, and more than  cancels out reduced C sequestration potentials on farmland. Demand‐side potentials are substantial  compared to supply‐side mitigation potentials (Section 11.3), but implementation may be difficult  (Sections 11.7; 11.8). Estimates of GHG savings from bioenergy are subject to large uncertainties  related to the assumptions regarding power plants, utilization pathway, energy crop yields, and  effectiveness of sustainability criteria (Sections 11.4.5; 11.7; 11.13).  Table 11.4 Changes in global land use and related GHG reduction potentials in 2050 assuming the implementation of options to increase C sequestration on farmland, and use of spared land for either biomass production for energy or afforestation. Afforestation and biomass for bioenergy are both assumed to be implemented only on spare land and are mutually exclusive (Smith et al., 2013b). Cases  Food  crop  area  Livestock  grazing  area  C sink on  Afforestati farm‐ on of spare  land*  land**,1  Biomass  for  bioenergy  on spare  land**,2  GtCO2eq/yr 6.1 11.0 7.3 7.2 10.1 16.5 1.2─9.4 2.1─17.0 1.4─11.4 1.4─11.1 1.9─15.6 3.2─25.6 Total  mitigation  potential  Difference in  mitigation  from  reference  case    0 0.7─7.3 0.2─1.9 0.2─1.6 0.6─6.0 1.5─15.6   Reference  Diet change  Yield growth  Feeding  efficiency  Waste  reduction  Combined  [Gha]  1.60  1.38  1.49  1.53  1.50  1.21  4.07   3.87   4.06   4.04   3.82   3.58   3.5 3.2 3.4 3.4 3.3 2.9 4.6─12.9  5.3─20.2  4.8─14.8  4.8─14.5  5.2─18.9  6.1─28.5  * Potential for C sequestration on cropland for food production and livestock grazing land with improved soil C management. The potential C sequestration rate was derived from Smith et al., (2008). ** Spare land is cropland or grazing land not required for food production, assuming increased but still sustainable stocking densities of livestock based on Haberl et al., (2011); Erb et al., (2012). 1 Assuming 11.8 (tCO2eq/ha)/yr (Smith et al., 2000). 2 Assumptions were as follows. High bioenergy value: short-rotation coppice or energy grass directly replaces fossil fuels, energy return on investment 1:30, dry-matter biomass yield 190 GJ/ha/yr (WBGU, 2009). Low bioenergy value: ethanol from maize replaces gasoline and reduces GHG by 45%, energy yield 75 GJ/ha/yr (Chum et al., 2011). Some energy crops may, under certain conditions, sequester C in addition to delivering bioenergy; the effect is context-specific and was not included. Whether bioenergy or afforestation is a better option to use spare land for mitigation needs to be decided on a case-by-case basis.  The systemic effects of land‐demanding mitigation options such as bioenergy or afforestation  depend not only on their own area demand, but also on land demand for food and fibre supply  (Chum et al., 2011; Coelho et al., 2012; Erb et al., 2012b). In 2007, energy crops for transport fuels  covered about 26.6 Mha or 1.7% of global cropland (UNEP, 2009). Assumptions on energy crop  yields (Section 11.13) are the main reason for the large differences in estimates of future area  demand of energy crops in the next decades, which vary from <100 Mha to >1000 Mha, i.e., 7‐70%  of current cropland (Sims et al., 2006; Smeets et al., 2007; Pacca and Moreira, 2011; Coelho et al.,  2012). Increased pressure on land systems may also emerge when afforestation claims land, or  forest conservation restricts farmland expansion (Murtaugh and Schlax, 2009; Popp et al., 2011).  Land‐demanding mitigation options may result in feedbacks such as GHG emissions from land  expansion or agricultural intensification, higher yields of food crops, higher prices of agricultural  products, reduced food consumption, displacement of food production to other regions and    38 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   consequent land clearing, as well as impacts on biodiversity and non‐provisioning ecosystem services  (Plevin et al., 2010; Popp et al., 2012). Restrictions to agricultural expansion due to forest conservation, increased energy crop area,  afforestation and reforestation may increase costs of agricultural production and food prices. In a  modelling study, conserving C‐rich natural vegetation such as tropical forests was found to increase  food prices by a factor of 1.75 until 2100, due to restrictions of cropland expansion, even if no  growth of energy crop area was assumed (Wise et al., 2009). Food price indices (weighted average of  crop and livestock products) are estimated to increase until 2100 by 82% in Africa, 73% in Latin  America, and 52% in Pacific Asia if large‐scale bioenergy deployment is combined with strict forest  conservation, compared to a reference scenario without forest conservation and bioenergy (Popp et  al., 2011). Further trade liberalization can lead to lower costs of food, but also increases the pressure  on land, especially on tropical forests (Schmitz et al., 2011).  Increased land demand for GHG mitigation can be partially compensated by higher agricultural yield  per unit area (Popp et al., 2011). While yield increases can lead to improvements in output from less  land, generate better economic returns for farmers, help to reduce competition for land, and  alleviate environmental pressures (Burney et al., 2010; Smith et al., 2010), agricultural intensification  if poorly implemented incurs economic costs (Lotze‐Campen et al., 2010) and may also create social  and environmental problems such as nutrient leaching, soil degradation, pesticide pollution, impact  on animal welfare, and many more (IAASTD, 2009). Maintaining yield growth while reducing  negative environmental and social effects of agricultural intensification is, therefore, a central  challenge, requiring sustainable management of natural resources as well as the increase of  resource efficiency (DeFries and Rosenzweig, 2010), two components of sustainable intensification  (Garnett et al., 2013).  Additional land demand may put pressures on biodiversity, as LUC is one of the most important  drivers of biodiversity loss (Sala et al., 2000). Improperly managed large‐scale agriculture (or  bioenergy) may negatively affect biodiversity (Groom et al., 2008), which is a key prerequisite for the  resilience of ecosystems, i.e., their ability to adapt to changes such as climate change, and to  continue to deliver ecosystem services in the future (Díaz et al., 2006; Landis et al., 2008). However,  implementing appropriate management, such as establishing bioenergy crops or plantations for  carbon sequestration in already degraded ecosystems areas represents an opportunity where  bioenergy can be used to achieve positive environmental outcomes (e.g., (Hill et al., 2006; Semere  and Slater, 2007; Campbell et al., 2008; Nijsen et al., 2012). Because climate change is also an  important driver of biodiversity loss (Sala et al., 2000), bioenergy for climate change mitigation may  also be beneficial for biodiversity if it is planned with biodiversity conservation in mind (Heller and  Zavaleta, 2009; Dawson et al., 2011); Section 11.13).   Tradeoffs related to land demand may be reduced through multifunctional land use, i.e., the  optimization of land to generate more than one product or service such as food, animal feed, energy  or materials, soil protection, wastewater treatment, recreation, or nature protection (de Groot,  2006; DeFries and Rosenzweig, 2010); Section 11.7). This also applies to the potential use of ponds  and other small water bodies for raising fish fed with agricultural waste (Pullin et al., 2007).  11.4.5    Sustainable development and behavioural aspects  The assessment of impacts of AFOLU mitigation options on sustainable development requires an  understanding of a complex multilevel system where social actors make land‐use decisions aimed at  various development goals, one of them being climate change mitigation. Depending on the specific  objectives, the beneficiaries of a particular land‐use choice may differ. Thus tradeoffs between  global, national, and local concerns and various stakeholders need to be considered (see also Section  4.3.7 and WGII Chapter 20). The development context provides opportunities or barriers for AFOLU  (May et al., 2005; Madlener et al., 2006; Smith and Trines, 2006; Smith et al., 2007; Angelsen, 2008;    39 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Howden et al., 2008; Corbera and Brown, 2008; Cotula et al., 2009; Cattaneo et al., 2010; Junginger  et al., 2011; Section 11.8 and Figure 11.11).    Figure 11.11. Dynamic interactions between the development context and AFOLU Further, AFOLU measures have additional effects on development, beyond improving the GHG  balance (Foley et al., 2005; Alig et al., 2010; Calfapietra et al., 2010; Busch et al., 2011; Smith et al.,  2013b; Branca et al., 2013; Albers and Robinson, 2013). These effects can be positive (co‐benefits) or  negative (adverse side‐effects) and do not necessarily overlap geographically, socially or in time  (Section 11.7 and Figure 11.11). This creates the possibility of tradeoffs, because an AFOLU measure  can bring co‐benefits to one social group in one area (e.g., increasing income), while bringing  adverse side‐effects to others somewhere else (e.g., reducing food availability).  Table 11.5 summarizes the issues commonly considered when assessing the above‐mentioned  interactions at various levels between sustainable development and AFOLU.      40 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Table 11.5 Issues related to AFOLU measures and sustainable development Dimensions  Social and  human assets  Natural assets  Issues Population growth and migration, level of education, human capacity, individual  skills, indigenous and traditional knowledge, cultural values, equity and health,  animal welfare, organizational capacity  Availability of natural resources (land, forest, water, agricultural land, minerals,  fauna), GHG balance, ecosystem integrity, biodiversity conservation, ecosystem  services, the productive capacity of ecosystems, ecosystem health and resilience  Availability of infrastructure and technology and industrial capacity, technology  development, appropriateness, acceptance  State of  infrastructure  and technology  Economic  factors  Institutional  arrangements  Credit capacity, employment creation, income, wealth distribution/distribution  mechanisms, carbon finance, available capital/investments, market access  Land tenure and land‐use rights, participation and decision making mechanisms  (e.g., through Free, Prior and Informed Consent), sectoral and cross‐sectoral  policies, investment in research, trade agreements and incentives, benefit sharing  mechanisms, existence and forms of social organization,  Based on Madlener et al. (2006), Sneddon et al. (2006), Pretty (2008), Corbera and Brown (2008), Macauley and Sedjo (2011), and de Boer et al. (2011). Social complexity: Social actors in the AFOLU sector include individuals (farmers, forest users), social  groups  (communities,  indigenous  groups),  private  companies  (e.g.,  concessionaires,  food‐producer  multinationals), subnational authorities, and national states (see Table 11.6).    Table 11.6 Characterization of social actors in AFOLU Social actors  Individuals (legal and illegal  forest users , farmers)  Social groups (communities,  indigenous peoples)  Sub‐national authorities  (provinces, states)  State (national level)  Characterization Rather small‐scale interventions, although some can be medium‐scale   Decisions taken rather at the local level  Small to medium interventions Decisions taken at the local or regional levels  Medium to large interventions Decisions taken at the national or sub‐national level, depending on the  governance structure  Rather large interventions Decisions taken at the national level, often in line with international  agreements  Rather large interventions. Decisions can be taken within a specific  region/country, in another country, or at global level (e.g., for  multinational companies). National and international markets play a  key role in decision making  Corporate (at the national  or multinational levels)    Spatial scale refers on the one hand to the size of an intervention (e.g., in number of hectares) and  on the other hand to the biophysical characterization of the specific land (e.g., soil type, water  availability, slope). Social interactions tend to become more complex the bigger the area of an  AFOLU intervention, on a social‐biophysical continuum: family/farm – neighbourhood – community  – village – city – province – country – region – globe. Impacts from AFOLU measures on sustainable  development are different along this spatial‐scale continuum (Table 11.6). The challenge is to  provide landscape governance that responds to societal needs as well as biophysical capacity at  different spatial scales (Görg, 2007; Moilanen and Arponen, 2011; van der Horst and Vermeylen,  2011).   Temporal scale: As the concept of sustainable development includes current and future generations,  the impacts of AFOLU over time need to be considered (see Chapter 4). Positive and negative  impacts of AFOLU measures can be realized at different times. For instance, while reducing    41 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   deforestation has an immediate positive impact on reducing GHG emissions, reforestation will have  a positive impact on C sequestration over time. Further, in some circumstances, there is the risk of  reversing current emission reductions in the future (see Section 11.3.2 on non‐permanence).  Behavioural aspects: Level of education, cultural values and tradition, as well as access to markets  and technology, and the decision power of individuals and social groups, all influence the perception  of potential impacts and opportunities from AFOLU measures, and consequently have a great impact  on local land management decisions (see Chapters 2, 3, and 4; Guthinga, 2008; Durand and Lazos,  2008; Gilg, 2009; Bhuiyan et al., 2010; Primmer and Karppinen, 2010; Durand and Vázquez, 2011).  When decisions are taken at a higher administrative level (e.g., international corporations, regional  authorities or national states), other factors or values play an important role, including national and  international development goals and priorities, policies and commitments, international markets or  corporate image (see Chapters 3 and 4). Table 11.7 summarizes the emerging behavioural aspects  regarding AFOLU mitigation measures.      42 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Table 11.7 Emerging behavioural aspects relevant for AFOLU mitigation measures  Change  in  Consumption patterns  Emerging behavioural aspects in AFOLU Dietary change: Several changes in diet can potentially reduce GHG emissions, including reduction  of food waste and reduction of or changes in meat consumption (especially in industrialized  countries). On the other hand, increasing income and evolving lifestyles with increasing  consumption of animal protein in developing countries are projected to increase food‐related GHG  emissions.  The potential of reducing GHG emissions in the food sector needs to be understood in a wider and  changing socio‐cultural context that determines nutrition.  Potential drivers of change: Health awareness and information, income increase, lifestyle  References 1, 2,3, 4, 5  Large‐scale land acquisition: The acquisition of (long‐term rights) of large areas of farmland in  lower‐income countries, by transnational companies, agribusiness, investments funds or  government agencies. There are various links between these acquisitions and GHG emissions in the  AFOLU sector. On one hand because some acquisitions are aimed at producing energy crops  (through non‐food or ‘flex‐crops’), on the other because these can cause the displacement of  peoples and activity, increasing GHG leakage.  Impacts on livelihood, local users rights, local employment, economic activity, or on biodiversity  conservation are of concern.  Potential drivers of change: International markets and their mechanisms, national and international  policies  References 6, 7, 8  Switching to low‐carbon products: Land managers are sensitive to market changes. The promotion  of low‐carbon products as a means for reducing GHG emissions can increase the land area  dedicated to these products. Side‐effects from this changes in land management (positive and  negative), and acceptability of products and technologies at the production and consumption sides  are context‐related and cannot be generalized  Potential drivers of change: International agreements and markets, accessibility to rural energy,  changes in energy demand  References 9, 10, 11  Certification: Labelling, certification, or other information‐based instruments have been developed  for promoting behavioural changes towards more sustainable products (Section 11.10). Recently,  the role of certification in reducing GHG while improving sustainability has been explored, especially  for bioenergy (Section 11.13).  Potential drivers of change: Consumer awareness, international agreements, cross‐national sector  policies and initiatives.  References 11, 12, 13, 14  Increasing interest in conservation and sustainable (land) management: Changing management  practices towards more sustainable ones as alternative for gaining both environmental and social  co‐benefits, including climate change mitigation, is gaining recognition. Concerns about specific  management practices, accountability methods of co‐benefits, and sharing mechanisms seem to be  elements of concerns when promoting a more sustainable management of natural resources.  Potential drivers of change: Policies and international agreements and their incentive mechanisms,  schemes for payments for environmental services.  References 15, 16, 17, 18, 19  1 6 Stehfest et al. (2009); 2Roy et al. (2012); 3González et al. (2011); 4Popp et al. (2010); 5Schneider et al. (2011); Cotula (2012); 7Messerli et al. (2013); 8German et al. (2013); 9Muys et al. (2013); 10MacMillan Uribe et al. (2012); 11 Chakrabarti (2010); 12Karipidis et al. (2010); 13Auld et al. (2008); 14Diaz-Chavez (2011); 15Calegari et al. (2008); 16 Deal et al. (2012); 17DeFries and Rosenzweig (2010); 18Hein and van der Meer (2012);19 Lippke et al. (2003). Land‐use policies (Section 11.10) have the challenge of balancing impacts considering these  parameters: social complexity, spatial scale, temporal scale, and behavioural aspects. Vlek and Keren  (1992) and Vlek (2004) indicate the following dilemmas relevant to land‐management decisions:  Who should take the risks, when (this generation or future generations) and where (specific place)  co‐benefits and potential adverse effects will take place, and how to mediate between individual vs.    Management  priorities  Relation between  producers and  consumers  Production and  consumption  patterns  Production patterns  43 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   social benefits. Addressing these dilemmas is context‐specific. Nevertheless, the fact that a wide  range of social actors need to face these dilemmas explains, to a certain extent, disagreements  about environmental decision making in general, and land‐management decisions in particular  (Villamor et al., 2011; Le et al., 2012); see Section 11.10) . 11.5   Climate change feedback and interaction with adaptation (includes  vulnerability)  When reviewing the inter‐linkages between climate change mitigation and adaptation within the  AFOLU sector the following issues need to be considered: (i) the impact of climate change on the  mitigation potential of a particular activity (e.g., forestry and agricultural soils) over time, (ii)  potential synergies/tradeoffs within a land‐use sector between mitigation and adaptation objectives,  and (iii) potential tradeoffs across sectors between mitigation and adaptation objectives.   Mitigation and adaptation in land‐based ecosystems are closely interlinked through a web of  feedbacks, synergies, and tradeoffs (Section 11.8). The mitigation options themselves may be  vulnerable to climatic change (Section 11.3.2) or there may be possible synergies or tradeoffs  between mitigation and adaptation options within or across AFOLU sectors.  The IPCC WGI presents feedbacks between climate change and the carbon cycle (WGI Chapter 6; (Le  Quéré et al., 2013), while WGII assesses the impacts of climate change on terrestrial ecosystems  (WGII Chapter 4) and crop production systems (WGII Chapter 7), including vulnerability and  adaptation. This section focuses particularly on the impacts of climate change on mitigation  potential of land‐use sectors and interactions that arise with adaptation, linking to the relevant  chapters of WGI and WGII reports.  11.5.1    Feedbacks between ALOFU and climate change  AFOLU activities can either reduce or accelerate climate change by affecting biophysical processes  (e.g., evapotranspiration, albedo) and change in GHG fluxes to and from the atmosphere (WGI).  Whether a particular ecosystem is functioning as sink or source of GHG emission may change over  time, depending on its vulnerability to climate change and other stressors and disturbances. Hence,  mitigation options available today (Section 11.3) in the AFOLU sectors may no longer be available in  the future.  There is robust evidence that human‐induced land‐use changes have led to an increased surface  albedo (WGI Chapter 8; (Myhre and Shindell, 2013). Changes in evapotranspiration and surface  roughness may counteract the effect of changes in albedo. Land‐use changes affect latent heat flux  and influence the hydrological cycle. Biophysical climate feedbacks of forest ecosystems differ  depending on regional climate regime and forest types. For example, a decrease in tropical forests  has a positive climate forcing through a decrease in evaporative cooling (Bala et al., 2007; Bonan,  2008). An increase in coniferous‐boreal forests compared to grass and snow provides a positive  climate forcing through lowering albedo (Bala et al., 2007; Bonan, 2008; Swann et al., 2010). There is  currently low agreement on the net biophysical effect of land‐use changes on the global mean  temperature (WGI Chapter 8; (Myhre and Shindell, 2013). By contrast, the biogeochemical effects of  LUC on radiative forcing through emissions of GHG is positive (WGI Chapter 8; Sections 11.2.2;  11.2.3).  11.5.2    Implications of climate change on terrestrial carbon pools and mitigation  potential of forests  Projections of the global carbon cycle to 2100 using ‘Coupled Model Intercomparison Project Phase  5 (CMIP5) Earth System Models’ (WGI Chapter 6; (Le Quéré et al., 2013) that represent a wider range  of complex interactions between the carbon cycle and the physical climate system consistently    44 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   estimate a positive feedback between climate and the carbon cycle, i.e., reduced natural sinks or  increased natural CO2 sources in response to future climate change. Implications of climate change  on terrestrial carbon pools biomes and mitigation potential of forests.  Rising temperatures, drought, and fires may lead to forests becoming a weaker sink or a net carbon  source before the end of the century (Sitch et al., 2008). Pervasive droughts, disturbances such as  fire and insect outbreaks, exacerbated by climate extremes and climate change put the mitigation  benefits of the forests at risk (Canadell and Raupach, 2008; Phillips et al., 2009; Herawati and  Santoso, 2011). Forest disturbances and climate extremes have associated carbon balance  implications (Millar et al., 2007; Kurz et al., 2008; Zhao and Running, 2010; Potter et al., 2011;  Davidson, 2012; Reichstein et al., 2013). Allen et al. (2010) suggest that at least some of the world’s  forested ecosystems may already be responding to climate change.  Experimental studies and observations suggest that predicted changes in temperature, rainfall  regimes, and hydrology may promote the die‐back of tropical forests (e.g., (Nepstad et al., 2007).  The prolonged drought conditions in the Amazon region during 2005 contributed to a decline in  above‐ground biomass and triggered a release of 4.40 to 5.87 GtCO2 (Phillips et al., 2009). Earlier  model studies suggested Amazon die‐back in the future (Cox et al., 2013; Huntingford et al., 2013).  However, recent model estimates suggest that rainforests may be more resilient to climate change,  projecting a moderate risk of tropical forest reduction in South America and even lower risk for  African and Asian tropical forests (Gumpenberger et al., 2010; Cox et al., 2013; Huntingford et al.,  2013).  (Arcidiacono‐Bársony et al., 2011) suggest that the mitigation benefits from deforestation reduction  under REDD+ (Section 11.10.1) could be reversed due to increased fire events, and climate‐induced  feedbacks, while (Gumpenberger et al., 2010) conclude that the protection of forests under the  forest conservation (including REDD) programmes could increase carbon uptake in many tropical  countries, mainly due to CO2 fertilization effects, even under climate change conditions.   11.5.3    Implications of climate change on peatlands, grasslands, and croplands  Peatlands: Wetlands, peatlands, and permafrost soils contain higher carbon densities relative to  mineral soils, and together they comprise extremely large stocks of carbon globally (Davidson and  Janssens, 2006). Peatlands cover approximately 3% of the Earth’s land area and are estimated to  contain 350─550 Gt of carbon, roughly between 20 to 25% of the world’s soil organic carbon stock  (Gorham, 1991; Fenner et al., 2011). Peatlands can lose CO2 through plant respiration and aerobic  peat decomposition (Clair et al., 2002) and with the onset of climate change, may become a source  of CO2 (Koehler et al., 2010). Large carbon losses are likely from deep burning fires in boreal  peatlands under future projections of climate warming and drying (Flannigan et al., 2009). A study by  Fenner et al. (2011) suggests that climate change is expected to increase the frequency and severity  of drought in many of the world’s peatlands which, in turn, will release far more GHG emissions than  thought previously. Climate change is projected to have a severe impact on the peatlands in  northern regions where most of the perennially frozen peatlands are found (Tarnocai, 2006).  According to Schuur et al. (2008), the thawing permafrost and consequent microbial decomposition  of previously frozen organic carbon, is one of the most significant potential feedbacks from  terrestrial ecosystems to the atmosphere in a changing climate. Large areas of permafrost will  experience thawing (WGI Chapter 12), but uncertainty over the magnitude of frozen carbon losses  through CO2 or CH4 emissions to the atmosphere are large, ranging between 180 and 920 GtCO2 by  the end of the 21st century under the Representative Concentration Pathways (RCP) 8.5 scenario  (WGI Chapter 6; (Le Quéré et al., 2013).  Grasslands: Tree cover and biomass in savannah has increased over the past century (Angassa and  Oba, 2008; Witt et al., 2009; Lunt et al., 2010; Rohde and Hoffman, 2012) leading to increased  carbon storage per hectare (Hughes et al., 2006; Liao et al., 2006; Throop and Archer, 2008; Boutton    45 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   et al., 2009), which has been attributed to land management, rising CO2, climate variability, and  climate change. Climate change and CO2 may affect grazing systems by altering species composition;  for example, warming will favour tropical (C4) species over temperate (C3) species but CO2 increase  would favour C3 grasses (Howden et al., 2008).  Croplands: Climate change impacts on agriculture will affect not only crop yields, but also soil  organic carbon (SOC) levels in agricultural soils (Rosenzweig and Tubiello, 2007). Such impacts can be  either positive or negative, depending on the particular effect considered, which highlights the  uncertainty of the impacts. Elevated CO2 alone are expected to have positive effects on soil carbon  storage, because of increased above‐ and below‐ground biomass production in agro‐ecosystems.  Similarly, the lengthening of the growing season under future climate will allow for increased carbon  inputs into soils. Warmer temperatures could have negative impacts on SOC, by speeding  decomposition and by reducing inputs by shortening crop lifecycles (Rosenzweig and Tubiello, 2007),  but increased productivity could increase SOC stocks (Gottschalk et al., 2012).  11.5.4    Potential adaptation options to minimize the impact of climate change on carbon  stocks in forests and agricultural soils  Forests: Forest ecosystems require a longer response time to adapt, the development and  implementation of adaptation strategies is also lengthy (Leemans and Eickhout, 2004; Ravindranath,  2007). Some examples of the adaptation practices (Murthy et al., 2011) are as follows: anticipatory  planting of species along latitude and altitude, assisted natural regeneration, mixed‐species forestry,  species mix adapted to different temperature tolerance regimes, fire protection and management  practices, thinning, sanitation and other silvicultural practices, in situ and ex situ conservation of  genetic diversity, drought and pest resistance in commercial tree species, adoption of sustainable  forest management practices, increase in Protected Areas and linking them wherever possible to  promote migration of species, forests conservation and reduced forest fragmentation enabling  species migration, and energy‐efficient fuel‐wood cooking devices to reduce pressure on forests.  Agricultural soils: On current agricultural land, mitigation and adaptation interaction can be  mutually re‐enforcing, particularly for improving resilience to increased climate variability under  climate change (Rosenzweig and Tubiello, 2007). Many mitigation practices implemented locally for  soil carbon sequestration will increase the ability of soils to hold soil moisture and to better  withstand erosion and will enrich ecosystem biodiversity by establishing more diversified cropping  systems, and may also help cropping systems to better withstand droughts and floods, both of which  are projected to increase in frequency and severity under a future warmer climate (Rosenzweig and  Tubiello, 2007).  11.5.5    Mitigation and adaptation synergies and tradeoffs  Mitigation choices taken in a particular land‐use sector may further enhance or reduce resilience to  climate variability and change within or across sectors. In light of the multiple, and often competing,  pressures on land (Section 11.4), and shifting demographics and consumption patterns (e.g.,  (O’Brien et al., 2004; Sperling et al., 2008; Hunsberger and Evans, 2012). Land‐use choices driven by  mitigation concerns (e.g., forest conservation, afforestation) may have consequences for adaptive  responses and/or development objectives of other sectors (e.g., expansion of agricultural land). For  example, reducing emissions from deforestation and degradation may also yield co‐benefits for  adaptation by maintaining biodiversity and other ecosystem goods and services, while plantations, if  they reduce biological diversity may diminish adaptive capacity to climate change (e.g., (Chum et al.,  2011). Primary forests tend to be more resilient to climate change and other human‐induced  environmental changes than secondary forests and plantations (Thompson et al., 2009). The impact  of plantations on the carbon balance is dependent on the land‐use system they replace, while  plantation forests are often monospecies stands, they may be more vulnerable to climatic change  (see IPCC WGII Chapter 4). Smith and Olesen (2010) identified a number of synergies between    46 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   options that deliver mitigation in agriculture while also enhancing resilience to future climate  change, the most prominent of which was enhancement of soil carbon stocks.  Adaptation measures in return may help maintain the mitigation potential of land‐use systems. For  example, projects that prevent fires and restore degraded forest ecosystems also prevent release of  GHGs and enhance carbon stocks (CBD and GiZ, 2011). Mitigation and adaptation benefits can also  be achieved within broader‐level objectives of AFOLU measures, which are linked to sustainable  development considerations. Given the exposure of many livelihoods and communities to multiple  stressors, recommendations from case studies suggest that climate risk‐management strategies  need to appreciate the full hazard risk envelope, as well as the compounding socioeconomic  stressors (O’Brien et al., 2004; Sperling et al., 2008). Within this broad context, the potential  tradeoffs and synergies between mitigation, adaptation, and development strategies and measures  need to be considered. Forest and biodiversity conservation, protected area formation, and mixed‐ species forestry‐based afforestation are practices that can help to maintain or enhance carbon  stocks, while also providing adaptation options to enhance resilience of forest ecosystems to climate  change (Ravindranath, 2007). Use of organic soil amendments as a source of fertility could  potentially increase soil carbon (Gattinger et al., 2012). Most categories of adaptation options for  climate change have positive impacts on mitigation. In the agriculture sector, cropland adaptation  options that also contribute to mitigation are ‘soil management practices that reduce fertilizer use  and increase crop diversification; promotion of legumes in crop rotations; increasing biodiversity,  the availability of quality seeds and integrated crop/livestock systems; promotion of low energy  production systems; improving the control of wildfires and avoiding burning of crop residues; and  promoting efficient energy use by commercial agriculture and agro‐industries’ (FAO, 2008, 2009a).  Agroforestry is an example of mitigation‐adaptation synergy in agriculture sector, since trees planted  sequester carbon and tree products provide livelihood to communities, especially during drought  years (Verchot et al., 2007).  11.6   Costs and potentials  This section deals with economic costs and potentials of climate change mitigation (emission  reduction or sequestration of carbon) within the AFOLU sector. Economic mitigation potentials are  distinguished from technical or market mitigation potentials (Smith, 2012). Technical mitigation  potentials represent the full biophysical potential of a mitigation option, without accounting for  economic or other constraints. These estimates account for constraints and factors such as land  availability and suitability (Smith, 2012), but not any associated costs (at least explicitly). By  comparison, economic potential refers to mitigation that could be realized at a given carbon price  over a specific period, but does not take into consideration any socio‐cultural (for example, lifestyle  choices) or institutional (for example, political, policy, and informational) barriers to practice or  technology adoption. Economic potentials are expected to be lower than the corresponding  technical potentials. Also, policy incentives (e.g., a carbon price; see also Section 11.10) and  competition for resources across various mitigation options, tend to affect the size of economic  mitigation potentials in the AFOLU sector (McCarl and Schneider, 2001). Finally, market potential is  the realized mitigation outcome under current or forecast market conditions encompassing  biophysical, economic, socio‐cultural, and institutional barriers to, as well as policy incentives for,  technological and/or practice adoption, specific to a sub‐national, national or supra‐national market  for carbon. Figure 11.12 (Smith, 2012) provides a schematic view of the three types of mitigation  potentials.  Economic (as well as market) mitigation potentials tend to be context‐specific and are likely to vary  across spatial and temporal scales. Unless otherwise stated, in the rest of this section, economic  potentials are expressed in million tonnes (Mt) of mitigation in carbon dioxide equivalent (CO2eq)  terms, that can arise from an individual mitigation option or from an AFOLU sub‐sector at a given    47 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   cost per tonne of CO2eq. (USD/tCO2eq) over a given period to 2030, which is ‘additional’ to the  corresponding baseline or reference case levels.  Various supply‐side mitigation options within the AFOLU sector are described in Section 11.3, and  Section 11.4 considers a number of potential demand‐side options. Estimates for costs and  potentials are not always available for the individual options described. Also, aggregate estimates  covering both the supply‐ and demand‐side options for mitigation within the AFOLU sector are  lacking, so this section mostly focuses on the supply‐side options. Key uncertainties and sensitivities  around mitigation costs and potentials in the AFOLU sector are (1) carbon price, (2) prevailing  biophysical and climatic conditions, (3) existing management heterogeneity (or differences in the  baselines), (4) management interdependencies (arising from competition or co‐benefits across  tradition production, environmental outcomes and mitigation strategies or competition/co‐benefits  across mitigation options), (5) the extent of leakage, (6) differential impact on different GHGs  associated with a particular mitigation option, and (7) timeframe for abatement activities and the  discount rate. In this section, we (a) provide aggregate mitigation potentials for the AFOLU sector  (because these wereprovided separately for agriculture and forestry in AR4), (b) provide estimates  of global mitigation costs and potentials published since AR4, and (c) provide a regional  disaggregation of the potentials to show how potential, and the portfolio of available options, varies  in different world regions.  Figure 11.12. Relationship between technical, economic, and market potential (based on (Smith, 2012) 11.6.1    Approaches to estimating economic mitigation potentials  Bottom‐up and top‐down modelling approaches are used to estimate AFOLU mitigation potentials  and costs. While both approaches provide useful estimates for mitigation costs and potentials,  comparing bottom‐up and top‐down estimates is not straightforward.   Bottom‐up estimates are typically derived for discrete abatement options in agriculture at a specific  location or time, and are often based on detailed technological, engineering and process  information, and data on individual technologies (DeAngelo et al., 2006). These studies provide  estimates of how much technical potential of particular AFOLU mitigation options will become  economically viable at certain carbon dioxide‐equivalent prices. Bottom‐up mitigation responses are  typically restricted to input management (for example, changing practices with fertilizer application    48 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   and livestock feeding) and mitigation costs estimates are considered ‘partial equilibrium’ in that the  relevant input‐output prices (and, sometimes, quantities such as area or production levels) are held  fixed. As such, unless adjusted for potential overlaps and tradeoffs across individual mitigation  options, adding up various individual estimates to arrive at an aggregate for a particular landscape or  at a particular point in time could be misleading.  With a 'systems' approach, top‐down models (described in Chapter 6; Section 11.9) typically take  into account possible interactions between individual mitigation options. These models can be  sector‐specific or economy‐wide, and can vary across geographical scales: sub‐national, national,  regional, and global. Mitigation strategies in top‐down models may include a broad range of  management responses and practice changes (for example, moving from cropping to grazing or  grazing to forestry) as well as changes in input‐output prices (for example, land and commodity  prices). Such models can be used to assess the cost competitiveness of various mitigation options  and implications across input‐output markets, sectors, and regions over time for large‐scale  domestic or global adoption of mitigation strategies. In top‐down modelling, dynamic cost‐effective  portfolios of abatement strategies are identified incorporating the lowest cost combination of  mitigation strategies over time from across sectors, including agricultural, forestry, and other land‐ based sectors across the world that achieve the climate stabilization target (see Chapter 6). Top‐ down estimates for 2030 are included in this section, and are revisited in Section 11.9 when  considering the role of the AFOLU sector in transformation pathways.  Providing consolidated estimates of economic potentials for mitigation within the AFOLU sector as a  whole is complicated because of complex interdependencies, largely stemming from competing  demands on land for various agricultural and forestry (production and mitigation) activities, as well  as for the provision of many ecosystem services (Smith et al., 2013a). These interactions are  discussed in more detail in Section 11.4.  11.6.2    Global estimates of costs and potentials in the AFOLU sector  Through combination of forestry and agriculture potentials from IPCC AR4, total mitigation  potentials for the AFOLU sector are estimated to be ~3 to ~7.2 GtCO2eq/yr in 2030 at 20 and 100  USD/tCO2eq, respectively (Figure 11.13), including only supply‐side options in agriculture (Smith et  al., 2007) and a combination of supply‐ and demand‐side options for forestry(Nabuurs et al., 2007).     Figure 11.13. Mitigation potential for the AFOLU sector, plotted using data from IPCC AR4 (Nabuurs et al., 2007; Smith et al., 2007). Whiskers show the range of estimates (+/- 1 standard deviation) for agricultural options for which estimates are available.   49 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Estimates of global economic mitigation potentials in the AFOLU sector published since AR4 are  shown in Figure 11.14, with AR4 estimates shown for comparison (IPCC, 2007a).  Figure 11.14. Estimates of economic mitigation potentials in the AFOLU sector published since AR4, (AR4 estimates shown for comparison, denoted by arrows), including bottom-up, sectoral studies, and top-down, multi-sector studies. Some studies estimate potential for agriculture and forestry, others for one or other sector. Supply-side mitigation potentials are estimated for around 2030, but studies range from estimates for 2025 (Rose et al., 2012) to 2035 (Rose and Sohngen, 2011). Studies are collated for those reporting potentials at up to ~20 USD/tCO2eq (actual range 1.64─21.45), up to ~50 USD/tCO2eq (actual range 31.39─50.00), and up to ~100 USD/tCO2eq (actual range 70.0─120.91). Demand-side options (shown on the right-hand side of the figure) are for ~2050 and are not assessed at a specific carbon price, and should be regarded as technical potentials. Smith et al. (2013) values are mean of the range. Not all studies consider the same options or the same GHGs; further details are given in the text.   Table 11.8 summarizes the ranges of global economic mitigation potentials from AR4 (Nabuurs et al.,  2007; Smith et al., 2007), and studies published since AR4 that are shown in full in Figure 11.14, for  agriculture, forestry, and AFOLU combined.      50 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Table 11.8 Ranges of global mitigation potential (GtCO2eq/yr) reported since IPCC AR4. All values are for 2030 except demand-side options that are for ~2050 (full data shown in Figure 11.14)   Agriculture only1  Forestry only  AFOLU total1,2  Demand‐side options  1 up to 20  USD/tCO2eq  0─1.59  0.01─1.45  0.12─3.03    up to 50  USD/tCO2eq  0.03─2.6  0.11─9.5  0.5─5.06    up to 100  USD/tCO2eq  0.26─4.6  0.2─13.8  0.49─10.6    Technical  potential only        0.76─8.55  All lower range values for agriculture are for non-CO2 GHG mitigation only and do not include soil C sequestration 2 AFOLU total includes only estimates where both agriculture and forestry have been considered together. As described in Section 11.3, since AR4, more attention has been paid to options that reduce  emissions intensity by improving the efficiency of production (i.e., less GHG emissions per unit of  agricultural product; (Burney et al., 2010; Bennetzen et al., 2012). As agricultural and silvicultural  efficiency have improved over recent decades, emissions intensities have declined (Figure 11.15).  Whilst emissions intensity has increased (1960s to 2000s) by 45% for cereals, emissions intensities  have decreased by 38% for milk, 50% for rice, 45% for pig meat, 76% for chicken, and 57% for eggs.    Figure 11.15. GHG emissions intensities of selected major AFOLU commodities for decades 1960s─2000s, based on (Tubiello et al., 2012). i) Cattle meat, defined as GHG (enteric fermentation + manure management of cattle, dairy and non-dairy)/meat produced; ii) Pig meat, defined as GHG (enteric fermentation + manure management of swine, market and breeding) /meat produced; iii) Chicken meat, defined as GHG (manure management of chickens)/meat produced; iv) Milk, defined as GHG (enteric fermentation + manure management of cattle, dairy)/milk produced; v) Eggs, defined as GHG (manure management of chickens, layers)/egg produced; vi) Rice, defined as GHG (rice cultivation)/rice produced; vii) Cereals, defined as GHG (synthetic fertilizers)/cereals produced; viii) Wood, defined as GHG (carbon loss from harvest)/roundwood produced. Data Source: (FAOSTAT, 2013). The implementation of mitigation measures can contribute to further decrease emission intensities  of AFOLU commodities (Figure 11.16; which shows changes of emissions intensities when a  commodity‐specific mix of mitigation measures is applied). For cereal production, mitigation  measures considered include improved cropland agronomy, nutrient and fertilizer management,  tillage and residue management, and the establishment of agro‐forestry systems. Improved rice  management practices were considered for paddy rice cultivation. Mitigation measures applied in  the livestock sector include improved feeding and dietary additives. Countries can improve emission  intensities of AFOLU commodities through increasing production at the same level of input, the  implementation of mitigation measures, or a combination of both. In some regions, increasing  current yields is still an option with a significant potential to improve emission intensities of  agricultural production. Foley et al. (2011) analyzed current and potential yields that could be  achieved for 16 staple crops using available agricultural practices and technologies and identified    51 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   large ‘yield gaps’, especially across many parts of Africa, Latin America, and Eastern Europe. Better  crop management practices can help to close yield gaps and improve emission intensities if  measures are selected that also have a mitigation potential.  Figure 11.16. Potential changes of emission intensities of major AFOLU commodities through implementation of commodity-specific mitigation measures (left panel) and related mitigation costs (right panel). Commodities and GHG emission sources are defined as in Figure 11.15, except for roundwood, expressed as the amount of carbon sequestered per unit roundwood from reforestation and afforestation within dedicated plantation cycles. Agricultural emission intensities represent regional averages, calculated based on 2000─2010 data (FAOSTAT, 2013) for selected commodities. Data on mitigation potentials and costs of measures are calculated using the mean values reported by (Smith et al., 2008) and the maximum and minimum are defined by the highest and lowest values for four climate zones for cereals and rice, or five geographical regions for milk and cattle meat. Emission intensities and mitigation potentials of roundwood production are calculated using data from Sathaye et al. (2005; 2006), FAO (2006), and IPCC (2006); maximum and minimum values are defined by the highest and lowest values for 10 geographical regions. The right panel shows the mitigation costs (in USD/tCO2eq) of commodity-specific mitigation measures (1:3 quartile range).   Mitigation potentials and costs differ largely between AFOLU commodities (Figure 11.16). While  average abatement costs are low for roundwood production under the assumption of perpetual  rotation, costs of mitigation options applied in meat and dairy production systems have a wide range  (1:3 quartile range: 58─856 USD/tCO2eq). Calculations of emission intensities are based on the  conservative assumption that production levels stay the same after the application of the mitigation  option. However, some mitigation options can increase production. This would not only improve  food security but could also increase the cost‐effectiveness of mitigation actions in the agricultural  sector.  Agriculture and forestry‐related mitigation could cost‐effectively contribute to transformation  pathways associated with long‐run climate change management (Sections 11.9 and 6.3.5).  Transformation pathway modelling includes LUC, as well as land‐management options that reduce  emissions intensities and increase sequestration intensities. However, the resulting transformation  pathway emissions (sequestration) intensities are not comparable to those discussed here.  Transformation pathways are the result of integrated modelling and the resulting intensities are the  net result of many effects. The intensities capture mitigation technology adoption, but also changes  in levels of production, land‐cover change, mitigation technology competition, and model‐specific  definitions for sectors/regions/and assigned emissions inventories. Mitigation technology  competition, in particular, can lead to intensification (and increases in agricultural emissions  intensities) that support cost‐effective adoption of other mitigation strategies, such as afforestation  or bioenergy (Sections 11.9 and 6.3.5).  11.6.3    Regional disaggregation of global costs and potentials in the AFOLU sector  Figure 11.17 shows the economically viable mitigation opportunities in AFOLU in 2030 by region and  by main mitigation option at carbon prices of up to 20, 50, and 100 USD/tCO2eq. The composition of    52 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   the agricultural mitigation portfolio varies greatly with the carbon price (Smith, 2012), with low cost  options such as cropland management being favoured at low carbon prices, but higher cost options  such as restoration of cultivated organic soils being more cost‐effective at higher prices. Figure 11.17  also reveals some very large differences in mitigation potential, and different ranking of most  effective options, between regions. Across all AFOLU options, Asia has the largest mitigation  potential, with the largest mitigation in both forestry and agriculture, followed by LAM, OECD‐1990,  MAF, and EIT.  Figure 11.17. Economic mitigation potentials in the AFOLU sector by region. Agriculture values are from Smith et al. (2007). Forestry values are from Nabuurs et al. (2007). For forestry, 20 USD values correspond to ‘low’, and 100 USD values correspond to ‘high’ values from Nabuurs et al. (2007). Values of 50 USD represent the mean of the ‘high’ and ‘low’ values from Nabuurs et al. (2007).   Differences between the most effective forestry options in each region (Figure 11.18) are particularly  striking, with reduced deforestation dominating the forestry mitigation potential LAM and MAF, but  very little potential in OECD‐1990 and EIT. Forest management, followed by afforestation, dominate  in OECD‐1990, EIT, and Asia (Figure 11.18). Among agricultural options, among the most striking of  regional differences are the rice management practices for which almost all of the global potential is  in Asia, and the large potential for restoration of organic soils also in Asia (due to cultivated  Southeast Asian peats), and OECD‐1990 (due to cultivated northern peatlands; Figure 11.18).  Figure 11.18. Regional differences in forestry options, shown as a proportion of total potential   53 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   available in forestry in each region. Global forestry activities (annual amount sequestered or emissions avoided above the baseline for forest management, reduced deforestation and afforestation), at carbon prices up to 100 USD/tCO2 are aggregated to regions from results from three models of global forestry and land use: the Global Timber Model (GTM; Sohngen and Sedjo, 2006), the Generalized Comprehensive Mitigation Assessment Process (Sathaye et al., 2006), and the Dynamic Integrated Model of Forestry and Alternative Land Use (Benítez et al., 2007). 11.7   Co‐benefits, risks, and spillovers  Implementation of AFOLU mitigation measures (Section 11.3) will result in a range of outcomes  beyond changes in GHG balances with respect to institutional, economic, social, and environmental  objectives. To the extent these effects are positive, they can be deemed ‘co‐benefits’; if adverse and  uncertain, they imply risks.9 A global assessment of the co‐benefits and adverse side‐effects of  AFOLU mitigation measures is challenging for a number of reasons. First, co‐benefits and adverse  side‐effects depend on the development context and the scale of the intervention (size), i.e.,  implementing the same AFOLU mitigation measure in two different areas (different countries or  different regions within a country) can have different socio‐economic, institutional, or  environmental effects (Forner et al., 2006; Koh and Ghazoul, 2008; Trabucco et al., 2008; Zomer et  al., 2008; Alves Finco and Doppler, 2010; Alig et al., 2010, p. 201; Colfer, 2011; Davis et al., 2013;  Muys et al., 2013; Albers and Robinson, 2013). Thus the effects are site‐specific and generalizations  are difficult. Second, these effects do not necessarily overlap geographically, socially, or over the  same time scales (Section 11.4.5). Third, there is no general agreement on attribution of co‐benefits  and adverse side‐effects to specific AFOLU mitigation measures; and fourth there are no  standardized metrics for quantifying many of these effects. Modelling frameworks are being  developed that allow an integrated assessment of multiple outcomes at landscape (Bryant et al.,  2011), project (Townsend et al., 2012), and smaller (Smith et al., 2013a) scales. Table 11.9 presents  an overview of the potential effects from AFOLU mitigation measures, while the text presents the  most relevant co‐benefits and potential adverse side‐effects from the recent literature. Maximizing co‐benefits of AFOLU mitigation measures can increase efficiency in achieving the  objectives of other international agreements, including the United Nations Convention to Combat  Desertification (UNCCD, 2011), or the Convention on Biological Diversity (CBD), and mitigation  actions may also contribute to a broader global sustainability agenda (Harvey et al., 2010; Gardner et  al., 2012; see Chapter 4). In many cases, implementation of these agendas is limited by capital, and  mitigation may provide a new source of finance (Tubiello et al., 2009).  Box 11.6 Challenges for mitigation in developing countries in the AFOLU sector Mitigation challenges related to the AFOLU sector  The contribution of developing countries to future GHG emissions is expected to be very significant  due to projected increases in food production by 2030 driving short‐term land conversion in these  countries. Mitigation efforts in the AFOLU sector rely mainly on reduction of GHG emissions and an  increase in carbon sequestration (Table 11.2). Potential activities include reducing deforestation,  increasing forest cover, agroforestry, agriculture and livestock management, and production of  sustainable renewable energy (Sathaye et al., 2005; Smith et al., 2013b). Although agriculture and  forestry are important sectors for GHG abatement (Section 11.2.3), it is likely that technology alone  will not be sufficient to deliver the necessary transitions to a low‐GHG future (Alig et al., 2010;  Section 11.3.2). Other barriers include access to market and credits, technical capacities to                                                                Co‐benefits and adverse side‐effects describe effects in non‐monetary units without yet evaluating the net  effect on overall social welfare. Please refer to the respective sections in the framing chapters as well as to the  glossary in Annex I for concepts and definitions – particularly 2.4, 3.6.3, and 4.8.  9   54 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   implement mitigation options, including accurate reporting of emission levels and emission factors  based on activity data, and institutional frameworks and regulations (Corbera and Schroeder, 2011;  Mbow et al., 2012; Sections 11.7; 11.8). Additionally, the diversity of circumstances among  developing countries makes it difficult to establish the modelled relationships between GDP and CO2  emissions per capita found by using the Kaya identity. This partly arises from the wide gap between  rural and urban communities, and the difference in livelihoods (e.g., the use of fuel wood, farming  practices in various agro‐ecological conditions, dietary preferences with a rising middle class in  developing countries, development of infrastructure, and behavioural change, etc.; Lambin and  Meyfroidt, 2011). Also, some mitigation pathways raise the issue of non‐permanence and leakage  that can lead to the transfer activities to non‐protected areas, which may threaten conservation  areas in countries with low capacities (Lippke et al., 2003; Jackson and Baker, 2010; Section 11.3.2).  Critical issues to address are the co‐benefits and adverse side‐effects associated with changed  agricultural production, the necessary link between mitigation and adaptation, and how to manage  incentives for a substantial GHG abatement initiative without compromising food security (Smith  and Wollenberg, 2012; Sections 11.5; 11.7). The challenge is to strike a balance between emissions  reductions/adaptation and development/poverty alleviation priorities, or to find policies that co‐ deliver. Mitigation pathways in developing countries should address the dual need for mitigation  and adaptation through clear guidelines to manage multiple options (Section 11.5.4). Prerequisites  for the successful implementation of AFOLU mitigation projects are ensuring that (a) communities  are fully engaged in implementing mitigation strategies, (b) any new strategy is consistent with  ongoing policies or programmes, and (c) a priori consent of small holders is given. Extra effort is  required to address equity issues including gender, challenges, and prospects (Mbow et al., 2012).  Mitigation challenges related to the bioenergy sector  Bioenergy has a significant mitigation potential, provided that the resources are developed  sustainably and that bioenergy systems are efficient (Chum et al., 2011; Section 11.9.1). Bioenergy  production can be integrated with food production in developing countries, e.g., through suitable  crop rotation schemes, or use of by‐products and residues (Berndes et al., 2013). If implemented  sustainably this can result in higher food and energy outcomes and hence reduce land‐use  competition. Some bioenergy options in developing countries include perennial cropping systems,  use of biomass residues and wastes, and advanced conversion systems (Beringer et al., 2011; Popp  et al., 2011; Box 7.1). Agricultural and forestry residues can provide low‐carbon and low‐cost  feedstock for bioenergy. Biomass from cellulosic bioenergy crops feature substantially in future  energy systems, especially in the framework of global climate policy that aims at stabilizing CO2  concentration at low levels (Popp et al., 2011; Section 11.13). The large‐scale use of bioenergy is  controversial in the context of developing countries because of the risk of reducing carbon stocks  and releasing carbon to the atmosphere (Bailis and McCarthy, 2011), threats to food security in  Africa (Mbow, 2010), and threats to biodiversity via the conversion of forests to biofuel (e.g., palm  oil) plantations. Several studies underline the inconsistency between the need for bioenergy and the  requirement for, e.g., Africa, to use its productive lands for sustainable food production (Cotula et  al., 2009). Efficient biomass production for bioenergy requires a range of sustainability requirements  to safeguard food production, biodiversity, and terrestrial carbon storage.  11.7.1    Socio‐economic effects  AFOLU mitigation measures can affect institutions and living conditions of the various social groups  involved. This section includes potential effects of AFOLU mitigation measures on three dimensions  of sustainable development: institutional, social, and economic (Section 11.4.5).  AFOLU mitigation measures may have impacts on land tenure and land‐use rights for several social  groups including indigenous peoples, local communities and other social groups, dependant on  natural assets. Co‐benefits from AFOLU mitigation measures can be clarification of land tenure and  harmonization of rights, while adverse side‐effects can be lack of recognition of customary rights,    55 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   loss of tenure or possession rights, and even displacement of social groups (Sunderlin et al., 2005;  Chhatre and Agrawal, 2009; Blom et al., 2010; Sikor et al., 2010; Robinson et al., 2011; Rosemary,  2011; Larson, 2011; Rosendal and Andresen, 2011). Whether an impact on land tenure and use  rights is positive or negative depends upon two factors: (a) the institutions regulating land tenure  and land‐use rights (e.g., laws, policies), and (b) the level of enforcement by such institutions  (Corbera and Brown, 2008; Araujo et al., 2009; Rosemary, 2011; Larson et al., 2013; Albers and  Robinson, 2013). More research is needed on specific tenure forms (e.g., individual property, state  ownership or community rights), and on the specific effects from tenure and rights options, on  enabling AFOLU mitigation measures and co‐benefits in different regions under specific  circumstances (Sunderlin et al., 2005; Katila, 2008; Chhatre and Agrawal, 2009; Blom et al., 2010;  Sikor et al., 2010; Robinson et al., 2011; Rosemary, 2011; Larson, 2011; Rosendal and Andresen,  2011).   AFOLU mitigation measures can support enforcement of sectoral policies (e.g., conservation policies)  as well as cross‐sectoral coordination (e.g., facilitating a landscape view for policies in the  agriculture, energy, and forestry sectors (Brockhaus et al., 2013). However, AFOLU mitigation  activities can also introduce or reduce clashes with existing policies in other sectors (e.g., if a  conservation policy covers a forest area, where agricultural land is promoted by another policy  (Madlener et al., 2006; Halsnæs and Verhagen, 2007; Smith et al., 2007; Beach et al., 2009; Alig et  al., 2010; Jackson and Baker, 2010; DeFries and Rosenzweig, 2010; Pettenella and Brotto, 2011;  Section 11.10).  An area of increasing concern since AR4 is the potential impact of AFOLU mitigation measures on  food security. Efforts to reduce hunger and malnutrition will increase individual food demand in  many developing countries, and population growth will increase the number of individuals requiring  secure and nutritionally sufficient food production. Thus, a net increase in food production is an  essential component for securing sustainable development (Ericksen et al., 2009; FAO, WFP, and  IFAD, 2012). AFOLU mitigation measures linked to increases in food production (e.g., agroforestry,  intensification of agricultural production, or integrated systems) can increase food availability and  access especially at the local level, while other measures (e.g., forest or energy crop plantations) can  reduce food production at least locally (Foley et al., 2005; McMichael et al., 2007; Pretty, 2008;  Godfray et al., 2010; Jackson and Baker, 2010; Graham‐Rowe, 2011; Jeffery et al., 2011).  Regarding human health reduced emissions from agriculture and forestry may also improve air, soil,  and water quality (Smith et al., 2013a), thereby indirectly providing benefits to human health and  well‐being. Demand‐side measures aimed at reducing the proportion of livestock products in human  diets that are high in animal products are also associated with multiple health benefits (McMichael  et al., 2007; Stehfest et al., 2009; Marlow et al., 2009). AFOLU mitigation measures, particularly in  the livestock sector, can have an impact on animal welfare (Sundrum, 2001; Lund and Algers, 2003;  Keeling et al., 2011; Kehlbacher et al., 2012; Koknaroglu and Akunal, 2013).  A major area of concern is related to the potential impacts of AFOLU mitigation measures on equity  (Sections 3.3; 4.2; 4.7; 4.8). Depending on the actual and perceived distribution of socio‐economic  benefits, responsibilities (burden sharing), as well the access to decision making, financing  mechanisms, and technology, AFOLU mitigation measures can promote inter‐ and intra‐generational  equity (Di Gregorio et al., 2013). Conversely, depending on the policy instruments and the  implementation schemes of these mitigation measures, they can increase inequity and land  conflicts, or marginalize small‐scale farm/forest owners or users (Robinson et al., 2011; Kiptot et al.,  2012; Huettner, 2012; Mattoo and Subramanian, 2012). Potential impacts on equity and benefit‐ sharing mechanisms arise for AFOLU activities using forestry measures in developing countries  including conservation, restoration, reduced deforestation and degradation, as well as sustainable  management and afforestation/reforestation (Combes Motel et al., 2009; Cattaneo et al., 2010;  Rosemary, 2011).    56 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Large‐scale land acquisition (often referred to as ‘land grabbing’) related to the promotion of AFOLU  mitigation measures (especially for production of bioenergy crops) and its links to sustainable  development in general, and equity in particular, are emerging issues in the literature (Cotula et al.,  2009; Scheidel and Sorman, 2012; Mwakaje, 2012; Messerli et al., 2013; German et al., 2013).  In many cases, the implementation of agricultural and forestry systems with positive impacts  mitigating climate change are limited by capital, and carbon payments or compensation mechanisms  may provide a new source of finance (Tubiello et al., 2009). For instance, in some cases, mitigation  payments can help to make production of non‐timber forest products (NTFP) economically viable,  further diversifying income at the local level (Singh, 2008). However, depending on the accessibility  of the financing mechanisms (payments, compensation, or other) economic benefits can become  concentrated, marginalizing many local stakeholders (Combes Motel et al., 2009; Alig et al., 2010;  Asante et al., 2011; Asante and Armstrong, 2012; Section 11.8). The realization of economic co‐ benefits is related to the design of the specific mechanisms and depends upon three main variables:  (a) the amount and coverage of these payments, (b) the recipient of the payments, and (c) timing of  payments (ex‐ante or ex‐post; (Corbera and Brown, 2008; Skutsch et al., 2011). Further  considerations on financial mechanisms and carbon payments, both within and outside UNFCCC  agreements, are described in Section 11.10.   Financial flows supporting AFOLU mitigation measures (e.g., those resulting from the REDD+) can  have positive effects on conserving biodiversity, but could eventually create conflicts with  conservation of biodiversity hotspots, when their respective carbon stocks are low (Gardner et al.,  2012; Section 11.10). Some authors propose that carbon payments can be complemented with  biodiversity payments as an option for reducing tradeoffs with biodiversity conservation (Phelps et  al., 2010a). Bundling of ecosystem service payments, and links to carbon payments, is an emerging  area of research (Deal and White, 2012).  11.7.2    Environmental effects  Availability of land and land competition can be affected by AFOLU mitigation measures. Different  stakeholders may have different views on what land is available, and when considering several  AFOLU mitigation measures for the same area, there can be different views on the importance of the  goods and ecosystem services provided by the land, e.g., some AFOLU measures can increase food  production but reduce water availability or other environmental services. Thus decision makers need  to be aware of potential site‐specific tradeoffs within the sector. A further potential adverse side‐ effect is that of increasing land rents and food prices due to a reduction in land availability for  agriculture in developing countries (Muller, 2009; Smith et al., 2010, 2013b; Rathmann et al., 2010;  Godfray et al., 2010; de Vries and de Boer, 2010; Harvey and Pilgrim, 2011; Amigun et al., 2011;  Janzen, 2011; Cotula, 2012; Scheidel and Sorman, 2012; Haberl et al., 2013a).  AFOLU mitigation options can promote conservation of biological diversity (Smith et al., 2013a) both  by reducing deforestation (Chhatre et al., 2012; Murdiyarso et al., 2012; Putz and Romero, 2012;  Visseren‐Hamakers et al., 2012), and by using reforestation/afforestation to restore biodiverse  communities on previously developed farmland (Harper et al., 2007). However, promoting land‐use  changes (e.g., through planting monocultures on biodiversity hot spots) can have adverse side‐ effects, reducing biodiversity (Koh and Wilcove, 2008; Beringer et al., 2011; Pandit and Grumbine,  2012; Hertwich, 2012; Gardner et al., 2012; Ziv et al., 2012).  In addition to potential climate impacts, land‐use intensity drives the three main N loss pathways  (nitrate leaching, denitrification, and ammonia volatilization) and typical N balances for each land  use indicate that total N losses also increase with increasing land‐use intensity (Stevenson et al.,    57 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   2010). Leakages from the N cycle can cause air (e.g., ammonia (NH3+), nitrogen oxides (NOx))10, soil  nitrate (NO3‐) and water pollution (e.g., eutrophication), and agricultural intensification can lead to a  variety of other adverse environmental impacts (Smith et al., 2013a). Combined strategies (e.g.,  diversified crop rotations and organic N sources) or single‐process strategies (e.g., reduced N rates,  nitrification inhibitors, and changing chemical forms of fertilizer) can reduce N losses (Bambo et al.,  2009; Gardner and Drinkwater, 2009). Integrated systems may be an alternative approach to reduce  leaching (Section 11.10).  AFOLU mitigation measures can have either positive or negative impacts on water resources, with  responses dependant on the mitigation measure used, site conditions (e.g., soil thickness and slope,  hydrological setting, climate; Yu et al., 2013) and how the particular mitigation measure is managed.  There are two main components: water yield and water quality. Water yields can be manipulated  with forest management, through afforestation, reforestation, forest thinning, or deforestation. In  general, reduction in water yields in afforestation/reforestation projects has been reported in both  groundwater or surface catchments (Jackson et al., 2005), or where irrigation water is used to  produce bioenergy crops. For water supply security, it is important to consider the relative yield  reduction and this can have severe consequences in dry regions with inherent water shortages  (Wang et al., 2011c). Where there is a water imbalance, however, this additional water use can be  beneficial by reducing the efflux of salts (Jackson et al., 2005). Another aspect of water yield is the  reduction of flood peaks, and also prolonged periods of water flow, because discharge is stabilized  (Jackson et al., 2005), however low flows can be reduced because of increased forest water use.  Water quality can be affected by AFOLU in several ways. For example, minimum tillage systems have  been reported to reduce water erosion and thus sedimentation of water courses (Lal, 2011).  Deforestation is well known to increase erosion and thus efflux of silt; avoiding deforestation will  prevent this. In other situations, watershed scale reforestation can result in the restoration of water  quality (e.g., (Townsend et al., 2012). Furthermore, strategic placement of tree belts in lands  affected by dryland salinity can remediate the affected lands by lowering the water table (Robinson  et al., 2004) . Various types of AFOLU mitigation can result in degradation of water sources through  the losses of pesticides and nutrients to water (Smith et al., 2013a).                                                               10  Please see Section 7.9.2 and WGII Section 11.9 for a discussion of health effects related to air pollution.    58 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Table 11.9 Summary of potential co-benefits (green arrows) and adverse side-effects (orange arrows) from AFOLU mitigation measures; arrows pointing up/down denote positive/negative effect on the respective issue. These effects depend on the specific context (including bio-physical, institutional, and socioeconomic aspects) as well as on the scale of implementation. For an assessment of macroeconomic, cross-sectoral effects associated with mitigation policies (e.g., on energy prices, consumption, growth, and trade), see Sections 3.9, 6.3.6, 13.2.2.3, and 14.4.2. Note: Co-benefits/adverse side-effects of bioenergy are discussed in Section 11.13.   Issue  Land tenure and use  rights  Sectoral policies  Cross‐sectoral policies  Participative  mechanisms  Benefit sharing  mechanisms  Food security  Potential co‐benefit or adverse side‐effect  Improving (↑) or diminishing (↓) tenure and use rights for local communities and  indigenous peoples, including harmonization of land tenure and use regimes (e.g., with  customary rights)  Promoting (↑) or contradicting (↓) the enforcement of sectoral (forest and/or  agriculture) policies  Cross‐sectoral coordination (↑) or clashes (↓) between forestry, agriculture, energy,  and/or mining policies  Creation/use of participative mechanisms (↑) for decision making regarding land  management (including participation of various social groups, e.g., indigenous peoples  or local communities)  Creation/use of benefits‐sharing mechanisms (↑) from AFOLU mitigation measures  Increase (↑) or decrease (↓) on food availability and access  Scale  Local to  national  National  Local to  national  Local to  national  Local to  national  Local to  national  Local/sub‐ national  Local to  national  Local to  trans‐ boundary  Local to  global  Local to  global  Local  AFOLU mitigation measure  Forestry (4, 5, 6, 8, 9, 12, 20)  Institutional  Forestry (2, 5, 6, 9, 20); land‐based agriculture (7, 11,  20)  Forestry (7, 20); agriculture (7, 11, 20)  Forestry (4, 5, 6, 8, 9, 14, 20); agriculture (20, 32);  integrated systems (20, 34)  Forestry (4, 5, 6, 8, 20)  Forestry (18, 19); agriculture (7, 15, 18, 19, 23, 28,  30); livestock (2, 3, 19, 35, 36); integrated systems  (18, 19); biochar (17, 26)   Forestry (4, 5, 6, 8, 20); agriculture (20, 28);  integrated systems (2); livestock (2, 3, 35); biochar (2)  Livestock (2, 31, 35, 37, 38)  Forestry (4, 5, 6, 9, 20)  Social  Local/traditional  knowledge  Animal welfare  Cultural values   Recognition (↑) or denial (↓) of indigenous and local knowledge in managing  (forest/agricultural) land  Changes in perceived or measured animal welfare (perceived due to cultural values or  measured, e.g., through amount of stress hormones)  Respect and value cultural habitat and traditions (↑), reduce (↓), or increase (↑)  existing conflicts or social discomfort (4, 5, 6, 20, 8)  Impacts on health due to dietary changes, especially in societies with a high  consumption of animal protein (↓)   Promote (↑) or not (↓) equal access to land, decision making, value chain, and markets  as well as to knowledge‐ and benefit‐sharing mechanisms   Increase (↑) or decrease (↓) in income. There are concerns regarding income  distribution (↑)  Employment creation (↑) or reduction of employment (especially for small farmers or  local communities) (↓)  Access (↑) or lack of access (↓) to new financing schemes  Human health  Equity  Income  Changes in demand patterns (31, 36)  Forestry (4, 5, 6, 8, 9, 10, 20); agriculture (11, 23, 32)  Forestry (6, 7, 8, 16, 20, 21, 22); agriculture (16, 19,  20, 23, 28); livestock (2, 3); integrated systems (7,  20); biochar (24); changes in demand patterns (2)  Forestry (8, 20); agriculture (20, 23); livestock (2, 3);  integrated systems (7, 20)  Forestry (6, 8, 16, 20); agriculture (16, 20); livestock  (2, 3)  Economic  Employment  Financing mechanisms  Local  Local to  global       59 of 179      Final Draft   Economic activity  Land availability  Chapter 11  Diversification and increase in economic activity (↑) while concerns on equity (↑)  Competition between land uses and risk of activity or community displacement (↑)   Local  Local to  trans‐ boundary  Local to  trans‐ boundary  Local to  global  Local to  trans‐ boundary  Local to  trans‐ boundary  Local  Local to  national  Local to  trans‐ boundary  Local  IPCC WGIII AR5   Forestry (6, 7, 8, 20); land‐based agriculture (16, 19,  20, 23, 28); livestock (2, 3)  Forestry and land‐based‐agriculture (5, 6, 15, 18, 20,  29, 30); livestock (2, 3, 29, 40)  Forestry (1, 19, 20, 27); on conservation and forest  management (1, 19, 21, 27, 30); agriculture and  integrated systems (15, 19, 20, 28, 30)  See Section 11.5  Agriculture (19, 23, 30, 35); livestock (2, 3, 30)  Biodiversity  Albedo  Environmental  N and P cycles  Monocultures can reduce biodiversity (↓). Ecological restoration increases biodiversity  and ecosystem services (↑) by 44 and 25% respectively (28). Conservation, forest  management, and integrated systems can keep biodiversity (↑) and/or slow  desertification (↓)   Positive impacts (↑) on albedo and evaporation and interactions with ozone  Impacts on N and P cycles in water (↓/↑) especially from monocultures or large  agricultural areas  Monocultures and /or short rotations can have negative impacts on water availability  (↓). Potential water depletion due to irrigation (↓). Some management practices can  support regulation of the hydrological cycle and protection of watersheds (↑)  Soil conservation (↑) and improvement of soil quality and fertility (↑). Reduction of  erosion. Positive or negative carbon mineralization priming effect (↑/↓)  Increase (↑) or decrease (↓) on fibre availability as well as non‐timber/non‐wood  products output   Increase (↑) or reduction (↓) of resilience, reduction of disaster risks (↓)  Water resources  Forestry (1, 19, 20, 27); land‐based agriculture (30,  44); integrated systems (2, 30, 44)  Forestry (44, 45); land‐based agriculture (13, 19, 23,  28, 30); integrated systems biochar (39, 40)  Forestry (18, 19, 41, 42); agriculture (7, 15, 18, 19,  23, 28, 30); integrated systems (18, 19)  Forestry, integrated systems (11, 33; see Section  11.5)  Agriculture (20, 46, 47)  Soil  New products  Ecosystem resilience  Technology innovation  Local to  Forestry (7, 13, 25); agriculture (23); livestock (2, 3)  and transfer  global  Technology  Can facilitate acceptance of sustainable technologies (↑)  Local to  Forestry (7, 13, 25); livestock (2, 3, 35)  Acceptance  national  Notes: AFOLU mitigation measures are grouped following the structure given in Table 11.2 Sources: 1Trabucco et al., 2008; 2Steinfeld et al., 2010; 3Gerber et al., 2010; 4Sikor et al., 2010; 5Rosemary, 2011; 6Pettenella and Brotto, 2011; 7Jackson and Baker, 2010; 8 Corbera and Schroeder, 2011; 9Colfer, 2011; 10Blom et al., 2010; 11Halsnæs and Verhagen, 2007; 12Larson, 2011; 13Lichtfouse et al., 2009; 14Thompson et al., 2011; 15 Graham-Rowe, 2011; 16Tubiello et al., 2009; 17Barrow, 2012; 18Godfray et al., 2010; 19Foley et al., 2005 ; 20Madlener et al., 2006; 21Strassburg et al., 2012; 22Canadell and 23 24 25 26 27 28 29 Raupach, 2008; Pretty, 2008; Galinato et al., 2011; Macauley and Sedjo, 2011; Jeffery et al., 2011; Benayas et al., 2009; Foley et al., 2011; Haberl et al., 2013; 30 31 32 33 34 35 36 Smith et al., 2013; Stehfest et al., 2009; Chhatre et al., 2012; Seppälä et al., 2009; Murdiyarso et al., 2012; de Boer et al., 2011; McMichael et al., 2007; 37 Koknaroglu and Akunal, 2013; 38Kehlbacher et al., 2012; 39Zimmerman et al., 2011; 40Luo et al., 2011; 41Mirle, 2012; 42Albers and Robinson, 2013; 43Smith et al., 2013a; 44 Chatterjee and Lal, 2009; 45Smith, 2008; 46Ziv et al., 2012; 47Beringer et al., 2011; 48Douglas et al., 2009     Technology  Infrastructure  Increase (↑) or decrease (↓) in availability of and access to infrastructure. Competition  for infrastructure for agriculture (↑), can increase social conflicts  Promote (↑) or delay (↓) technology development and transfer  60 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   AFOLU mitigation measures can have several impacts on soil. Increasing or maintaining carbon  stocks in living biomass (e.g., through forest or agroforestry systems) will reduce wind erosion by  acting as wind breaks and may increase crop production; and reforestation, conservation, forest  management, agricultural systems, or bioenergy systems can be used to restore degraded or  abandoned land (Smith et al., 2008; Stickler et al., 2009; Chatterjee and Lal, 2009; Wicke et al.,  2011b; Sochacki et al., 2012). Silvo‐pastoral systems can help to reverse land degradation while  providing food (Steinfeld et al., 2008, 2010; Janzen, 2011). Depending on the soil type, production  temperature regimes, the specific placement and the feedstock tree species, biochar can have  positive or negative carbon mineralization priming effects over time (Zimmerman et al., 2011; Luo et  al., 2011).  AFOLU mitigation options can promote innovation, and many technological supply‐side mitigation  options outlined in Section 11.3 also increase agricultural and silvicultural efficiency. At any given  level of demand for agricultural products, intensification increases output per unit area and would  therefore, if all else were equal, allow the reduction in farmland area, which would in turn free land  for C sequestration and/or bioenergy production (Section 11.4). For example, a recent study  calculated potentially large GHG reductions from global agricultural intensification by comparing the  past trajectory of agriculture (with substantial yield improvements), with a hypothetical trajectory  with constant technology (Burney et al., 2010). However, in real‐world situations increases in yield  may result in feedbacks such as increased consumption (‘rebound effects’; see Section 11.4; Lambin  and Meyfroidt, 2011; Erb, 2012).  11.7.3    Public perception  Mitigation measures that support sustainable development are likely to be viewed positively in  terms of public perception, but a large‐scale drive towards mitigation without inclusion of key  stakeholder communities involved would likely not be greeted favourably (Smith and Wollenberg,  2012). However, there are concerns about competition between food and AFOLU outcomes, either  because of an increasing use of land for biofuel plantations (Fargione et al., 2008; Alves Finco and  Doppler, 2010) , or afforestation/reforestation (Mitchell et al., 2012), or by blocking the  transformation of forest land into agricultural land (Harvey and Pilgrim, 2011).  Further, lack of clarity regarding the architecture of the future international climate regime and the  role of AFOLU mitigation measures is perceived as a potential threat for long‐term planning and  long‐term investments (Streck, 2012; Visseren‐Hamakers et al., 2012). Certain technologies, such as  animal feed additives and genetically modified organisms are banned in some jurisdictions due to  perceived health and/or environmental risks. Public perception is often as important as scientific  evidence of hazard/risk in considering government policy regarding such technologies (Royal Society,  2009; Smith and Wollenberg, 2012).  11.7.4    Spillovers  Emerging knowledge on the importance of ecosystems services as a means for addressing climate  change mitigation and adaptation have brought attention to the role of ecosystem management for  achieving several development goals, beyond climate change adaptation and mitigation. This  knowledge has enhanced the creation of ecosystem markets (Section 11.10). In some jurisdictions  ecosystem markets are developing (MEA, 2005; Engel et al., 2008; Deal and White, 2012; Wünscher  and Engel, 2012)and these allow valuation of various components of land‐use changes, in addition to  mitigation (Mayrand and Paquin, 2004; Barbier, 2007). Different approaches are used; in some cases  the individual components (both co‐benefits and adverse side‐effects) are considered singly  (bundled), in other situations they are considered together (stacked) (Deal and White, 2012).  Ecosystem market approaches can serve as a framework to assess the benefits of mitigation actions  from project, to regional and national level (Farley and Costanza, 2010). Furthermore, designing  ecosystem market approaches yields methodologies for the evaluation of individual components      61 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   (e.g., water quality response to reforestation, timber yield), and other types of ecosystem service  (e.g., biodiversity, social amenity; Bryan et al., 2013).  11.8   Barriers and opportunities  Barriers and opportunities refer to the conditions provided by the development context (Section  11.4.5). These conditions can enable and facilitate (opportunities) or hinder (barriers) the full use of  AFOLU mitigation measures. AFOLU programmes and policies can help to overcome barriers, but  countries being affected by many barriers will need time, financing, and capacity support. In some  cases, international negotiations have recognized these different circumstances among countries  and have proposed corresponding approaches (e.g., a phased approach in the REDD+, Green Climate  Fund; Section 11.10). Corresponding to the development framework presented in Section 11.4.5, the  following types of barriers and benefits are discussed: socio‐economic, environmental, institutional,  technological, and infrastructural.  11.8.1    Socio‐economic barriers and opportunities  The design and coverage of the financing mechanisms is key to successful use of the AFOLU  mitigation potential (Section 11.10; Chapter 16). Questions remain over which costs will be covered  by such mechanisms. If financing mechanisms fail to cover at least transaction and monitoring costs,  they will become a barrier to the full implementation of AFOLU mitigation. According to some  studies, opportunity costs also need to be fully covered by any financing mechanism for the AFOLU  sector, especially in developing countries, as otherwise AFOLU mitigation measures would be less  attractive compared to returns from other land uses (Angelsen, 2008; Cattaneo et al., 2010; Böttcher  et al., 2012). Conversely, if financing mechanisms are designed to modify economic activity, they  could provide an opportunity to leverage a larger proportion of AFOLU mitigation potential.   Scale of financing sources can become either a barrier (if a relevant financial volume is not secured)  or create an opportunity (if financial sources for AFOLU suffice) for using AFOLU mitigation potential  (Streck, 2012; Chapter 16). Another element is the accessibility to AFOLU financing for farmers and  forest stakeholders (Tubiello et al., 2009, p. 200; Havemann, 2011; Colfer, 2011). Financial concerns,  including reduced access to loan and credits, high transaction costs or reduced income due to price  changes of carbon credits over the project duration, are potential risks for AFOLU measures,  especially in developing countries, and when land holders use market mechanisms (e.g.,  Afforestation and Reforestation (A/R) Clean Development Mechanism (CDM); Madlener et al., 2006).  Poverty is characterized not only by low income, but also by insufficient food availability in terms of  quantity and/or quality, limited access to decision making and social organization, low levels of  education and reduced access to resources (e.g., land or technology; UNDP International Poverty  Centre, 2006). High levels of poverty can limit the possibilities for using AFOLU mitigation options,  because of short‐term priorities and lacking resources. In addition, poor communities have limited  skills and sometimes lack of social organization that can limit the use and scaling up of AFOLU  mitigation options, and can increase the risk of displacement, with other potential adverse side‐ effects (Smith and Wollenberg, 2012; Huettner, 2012). This is especially relevant when forest land  sparing competes with other development needs e.g., increasing land for agriculture or promoting  some types of mining (Forner et al., 2006), or when large‐scale bioenergy compromises food security  (Nonhebel, 2005; Section 11.13).  Cultural values and social acceptance can determine the feasibility of AFOLU measures, becoming a  barrier or an opportunity depending of the specific circumstances (de Boer et al., 2011).  11.8.2    Institutional barriers and opportunities  Transparent and accountable governance and swift institutional establishment are very important  for a sustainable implementation of AFOLU mitigation measures. This includes the need to have      62 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   clear land tenure and land‐use rights regulations and a certain level of enforcement, as well as clarity  about carbon ownership (Palmer, 2011; Thompson et al., 2011; Markus, 2011; Rosendal and  Andresen, 2011; Murdiyarso et al., 2012 Sections 11.4.5; 11.10; Chapters 14; 15).  Lack of institutional capacity (as a means for securing creation of equal institutions among social  groups and individuals) can reduce feasibility of AFOLU mitigation measures in the near future,  especially in areas where small‐scale farmers or forest users are the main stakeholders (Laitner et  al., 2000; Madlener et al., 2006; Thompson et al., 2011a). Lack of an international agreement that  supports a wide implementation of AFOLU measures can become a major barrier for realizing the  mitigation potential from the sector globally (Section 11.10; Chapter 13).  11.8.3    Ecological barriers and opportunities  Mitigation potential in the agricultural sector is highly site‐specific, even within the same region or  cropping system (Baker et al., 2007; Chatterjee and Lal, 2009). Availability of land and water for  different uses need to be balanced, considering short‐ and long‐term priorities, and global  differences in resource use. Consequently, limited resources can become an ecological barrier and  the decision of how to use them needs to balance ecological integrity and societal needs (Jackson,  2009).  At the local level, the specific soil conditions, water availability, GHG emission‐reduction potential as  well as natural variability and resilience to specific systems will determine the level of realization of  mitigation potential of each AFOLU measure (Baker et al., 2007; Halvorson et al., 2011). Frequent  droughts in Africa and changes in the hydro‐meteorological events in Asia and Central and South  America are important in defining the specific regional potential (Bradley et al., 2006; Rotenberg and  Yakir, 2010). Ecological saturation (e.g., soil carbon or yield) means that some AFOLU mitigation  options have their own limits (Section 11.5). The fact that many AFOLU measures can provide  adaptation benefits provides an opportunity for increasing ecological efficiency (Guariguata et al.,  2008; van Vuuren et al., 2009; Robledo et al., 2011); Section 11.5).  11.8.4    Technological barriers and opportunities  Technological barriers refer to the limitations in generating, procuring, and applying science and  technology to identify and solve an environmental problem. Some mitigation technologies are  already applied now (e.g., afforestation, cropland, and grazing land management, improved livestock  breeds and diets) so there are no technological barriers for these options, but others (e.g., some  livestock dietary additives, crop trait manipulation) are still at the development stage (see Table  11.2).  The ability to manage and re‐use knowledge assets for scientific communication, technical  documentation and learning is lacking in many areas where mitigation could take place. Future  developments present opportunities for additional mitigation to be realized if efforts to deliver ease‐ of‐use and range‐of‐use are guaranteed. There is also a need to adapt technology to local needs by  focusing on existing local opportunities (Kandji et al., 2006), as proposed in Nationally Appropriate  Mitigation Actions (NAMAs) (Section 11.10).  Barriers and opportunities related to monitoring, reporting, and verification of the progress of  AFOLU mitigation measures also need be considered. Monitoring activities, aimed at reducing  uncertainties, provide the opportunity of increasing credibility in the AFOLU sector. However there  are technical challenges. For instance, monitoring carbon in forests with high spatial variability in  species composition and tree density can pose a technical barrier to the implementation of some  AFOLU activities (e.g., REDD+; Baker et al., 2010; Section 11.10). The IPCC National Greenhouse Gas  Inventory Guidelines (Paustian et al., 2006) also provide an opportunity, because they offer standard  scientific methods that countries already use to report AFOLU emissions and removals under the  UNFCCC. Also, field research in high‐biomass forests (Gonzalez et al., 2010) shows that remote      63 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   sensing data and Monte Carlo quantification of uncertainty offer a technical opportunity for  implementing REDD+ (Section 11.10). Exploiting the existing human skills within a country is  essential for realizing full AFOLU potential. A lack of trained people can therefore become a barrier  to implementation of appropriate technologies (Herold and Johns, 2007).  Technology improvement and technology transfer are two crucial components for the sustainable  increase of agricultural production in developed and developing regions with positive impacts in  terms of mitigation, soil, and biodiversity conservation (Tilman et al., 2011). International and  national policy instruments are relevant to foster technology transfer and to support research and  development (Section 11.10.4), overcoming technological barriers.  11.9   Sectoral implications of transformation pathways and sustainable  development  Some climate change management objectives require large‐scale transformations in human  societies, in particular in the production and consumption of energy and the use of the land  resource. Chapter 6 describes alternative ‘transformation pathways’ of societies over time from now  into the future, consistent with different climate change outcomes. Many pathways that foresee  large efforts in mitigation will have implications for sustainable development, and corrective actions  to move toward sustainability may be possible. However, impacts on development are context  specific and depend upon scale and institutional agreements of the AFOLU options, and not merely  on the type of option (see Sections 11.4 for development context and systemic view, 11.7 for  potential co‐benefits and adverse effects, and 11.8 for opportunities and challenges). To evaluate  sectoral implications of transformation pathways, it is useful to first characterize the pathways in  terms of mitigation technologies and policy assumptions.  11.9.1    Characterization of transformation pathways  Uncertainty about reference AFOLU emissions is significant both historically (Section 11.2) and in  projections (Section 6.3.1.3). The transformation projections of the energy system, AFOLU emissions  and land‐use are characterized by the reference scenario, as well as the abatement policy  assumptions regarding eligible abatement options, regions covered, and technology costs over time.  Many mitigation scenarios suggest a substantial cost‐effective mitigation role for land related  mitigation assuming idealized policy implementation, with immediate, global, and comprehensive  availability of land‐related mitigation options. However, policy implementation of large‐scale land‐ based mitigation will be challenging. In addition, the transformation pathways often ignore, or only  partially cover, important mitigation risks, costs, and benefits (e.g., transaction costs or Monitoring  Reporting and Verification (MRV) costs), and other developmental issues including intergenerational  debt or non‐monetary benefits (Ackerman et al., 2009; Lubowski and Rose, 2013).   In recent idealized implementation scenarios from a model comparison study, land‐related changes  can represent a significant share of emissions reductions (Table 11.10). In these scenarios, models  assume an explicit terrestrial carbon stock incentive, or a global forest protection policy, as well as  an immediate global mitigation policy in general. Bioenergy is consistently deployed (because it is  considered to reduce net GHG emissions over time; see Section 6.3.5), and agricultural emissions are  priced. Note that bioenergy related mitigation is not captured in Table 11.10. The largest land  emission reductions occur in net CO2 emissions, which also have the greatest variability across  models. Some models exhibit increasing land CO2 emissions under mitigation, as bioenergy  feedstock production leads to LUC, while other models exhibit significant reductions with protection  of existing terrestrial carbon stocks and planting of new trees to increase carbon stocks. Land‐related  CO2 and N2O mitigation is more important in the nearer‐term for some models. Land‐related N2O  and CH4 reductions are a significant part of total N2O and CH4 reductions, but only a small fraction of  baseline emissions, suggesting that models have cost‐effective reasons to keep N2O and CH4      64 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   emissions. Emissions reductions from land increase only slightly with the stringency of the  atmospheric concentration goal, as energy and industry emission reductions increase faster with  target stringency. This result is consistent with previous studies (Rose et al., 2012). Land‐based CO2  reductions can be over 100% of baseline emissions, from the expansion of managed and unmanaged  forests for sequestration. Emissions reductions from individual land‐related technologies, especially bioenergy, are not  generally reported in transformation pathway studies. In part, this is due to emphasis on the energy  system, but also other factors that make it difficult to uniquely quantify mitigation by technology. An  exception is Rose et al. (2012) who reported agriculture, forest carbon, and bioenergy abatement  levels for various atmospheric concentration goals. Cumulatively, over the century, bioenergy was  the dominant strategy, followed by forestry, and then agriculture. Bioenergy cumulatively generated  approximately 5 to 52 GtCO2eq and 113 to 749 GtCO2eq mitigation by 2050 and 2100, respectively.  In total, land‐related strategies contributed 20 to 60% of total cumulative abatement to 2030, 15 to  70% to 2050, and 15 to 40% to 2100.  Within models, there is a positive correlation between emissions reductions and GHG prices.  However, across models, it is less clear, as some estimate large reductions with a low GHG price,  while others estimate low reductions despite a high GHG price (Rose et al., 2012). For the most part,  these divergent views are due to differences in model assumptions and are difficult to disentangle.  Overall, while a tighter target and higher carbon price results in a decrease in land‐use emissions,  emissions decline at a decreasing rate. This is indicative of the rising relative cost of land mitigation,  the increasing demand for bioenergy, and subsequent increasing need for overall energy system  GHG abatement and energy consumption reductions. For additional discussion of land’s potential  role in transformation pathways, especially regarding physical land‐use and bioenergy, see sections  6.3.2.4 and 6.3.5.  Table 11.10 Cumulative land-related emissions reductions, land reduction share of global reductions, and percent of baseline land emissions reduced for CH4, CO2, and N2O in idealized implementation 550 and 450 ppm CO2eq scenarios. The number of scenarios is indicated for each GHG and atmospheric concentration goal. Negative values represent increases in emissions (Kriegler et al., 2013). Bioenergy-related mitigation is not captured in the table.         min max min max min max min max min max min max min max min max 550 ppm 2010‐ 2010‐ 2050  2100  17.5 51.4 46.0 201.7 ‐43.2 ‐129.8 543.0 733.4 8.4 25.5 27.7 96.6 2.5 53.9 587.7 903.5 20% 40% ‐12% 48% 61% 90% 0% 47% 20% 42% ‐4% 17% 65% 87% 1% 19% 450 ppm  2010‐ 2010‐ 2030  2050  0.0  4.5  12.7  50.5  ‐20.3  ‐50.8  286.6  550.5  3.1  8.4  9.7  29.3  ‐3.7  5.6  301.4  596.9  22%  30%  ‐20%  73%  53%  78%  ‐2%  69%  20%  31%  ‐8%  47%  61%  83%  1%  46%  CH4  (n=5/5)  CO2  Cumulative global land‐ (n=11/10) related emissions reductions  N2O  (GtCO2eq)  (n=4/4)  Sum  (n=4/4)  CH4    CO2    N2O    Sum    2010‐ 2030  3.5 9.8 ‐20.2 280.9 3.1 8.2 ‐8.7 295.2 25% 37% ‐43% 74% 52% 95% ‐11% 70% 2010‐ 2100  52.3 208.6 ‐153.9 744.6 25.5 96.8 69.7 940.3 16% 36% ‐4% 15% 65% 85% 1% 17% Land reductions share of  total global emissions  reductions      65 of 179      Final Draft   CH4    CO2    N2O    Sum    Chapter 11  min max min max min max min max 3% 8% ‐42% 373% 4% 10% ‐4% 97% 8% 16% ‐89% 417% 6% 16% 1% 100% 10% 28% 0% 504% 8% 22% 7% 73% 0%  10%  ‐42%  381%  4%  12%  ‐2%  99%  IPCC WGIII AR5   2%  18%  ‐104%  423%  6%  17%  1%  101%  10% 30% 0% 512% 8% 22% 8% 76% Percent of baseline land  emissions reduced    Models project increased deployment of, and dependence on, modern bioenergy (i.e., non‐ traditional bioenergy that is produced centrally to service communities rather than individual  household production for heat and cooking), with some models projecting up to 95 EJ per year by  2030, and up to 245 EJ per year by 2050. Models universally project that the majority of agriculture  and forestry mitigation, and bioenergy primary energy, will occur in developing and transitional  economies (Section 6.3.5).  More recently, the literature has begun analyzing more realiztic policy contexts. This work has  identified a number of policy coordination and implementation issues. There are many dimensions  to policy coordination: technologies, sectors, regions, climate and non‐climate policies, and timing.  There are three prominent issues. First, there is coordination between mitigation activities. For  instance, increased bioenergy incentives without global terrestrial carbon stock incentives or global  forest protection policy, could result in substantial land conversion and emissions with large‐scale  deployment of energy crops. The projected emissions come primarily from the displacement of  pasture, grassland, and natural forest (Sections 6.3.5 and 11.4.3). Energy cropland expansion also  results in non‐energy cropland conversion. These studies find that ignoring land conversion  emissions with energy crop expansion, results in the need for deeper emissions reductions in the  fossil and industrial sectors, and increased total mitigation costs. However, illustrative scenarios by  (Calvin et al., 2013a) suggest that extensive forest protection policies may be needed for managing  bioenergy driven deforestation. Note that providing energy crops, especially while protecting  terrestrial carbon stocks, could result in a significant increase in food prices, potentially further  exacerbated if also expanding forests (Wise et al., 2009; Popp et al., 2011; Reilly et al., 2012; Calvin  et al., 2013a see also Sections 11.4.3 and 11.13.7). In addition to competition between energy crops  and forest carbon strategies, there is also competition between avoided deforestation and  afforestation mitigation strategies, but synergies between forest management and afforestation  (Rose and Sohngen, 2011). Bioenergy sustainability policies across sectors also need to be  coordinated (Frank et al., 2013).  The second major concern is coordination of mitigation activity over time. The analyses noted in the  previous paragraph assume the ability to globally protect or incentivize all, or a portion, of forest  carbon stocks. A few studies to date have evaluated the implications of staggered forest carbon  incentives – across regions and forest carbon activities. For instance, (Calvin et al., 2009) estimate  land CO2 emissions increases of 4 and 6 GtCO2/yr in 2030 and 2050, respectively, from scenarios with  staggered global regional climate policies that include forest carbon incentives. And, Rose and  Sohngen (2011) find that fragmented or delayed forest carbon policy could accelerate deforestation.  They project 60─100 GtCO2 of leakage by 2025 with a carbon price of 15 USD2010/tCO2 that rises at  5% per year. Regional agriculture and forestry mitigation supply costs are also affected by regional  participation/non‐participation, with non‐participating regions potentially increasing the mitigation  costs for participating regions (Golub et al., 2009). Staggered adoption of land‐mitigation policies will  likely have institutional and socioeconomic implications as well (Madlener et al., 2006). Institutional  issues, especially clarification of land tenure and property rights and equity issues (Section 11.7), will  also be critical for successful land mitigation in forestry over time (Palmer, 2011; Gupta, 2012;  Karsenty et al., 2014).      66 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Finally, the type of incentive structure has implications. International land‐related mitigation  projects are currently regarded as high risk carbon market investments, which may affect market  appeal. Also, mitigation scenarios assume that all emissions and sequestration changes are priced  (similar to capping all emissions). However, mitigation, especially in agriculture and forestry, may be  sought through voluntary markets, where mitigation suppliers choose whether to participate  (Section 11.10). For instance, Rose et al. (2013) estimate reduced mitigation potential, as well as  over‐crediting, for United States agriculture and forestry with voluntary mitigation supply incentives,  e.g., mitigation decreased 25─55% at 15 USD2010/tCO2eq due to non‐participant leakage and non‐ additional crediting.  11.9.2    Implications of transformation pathways for the AFOLU sector  Transformation pathways indicate that a combination of forces can result in very different projected  landscapes relative to today, even in baseline scenarios (Section 6.3.5). For instance, (Popp et al.,  2013) evaluate three models, and show that projected 2030 baseline changes from today alone vary  sharply across models in all regions (Figure 11.19). See Section 6.3.5 for global land cover change  results for a broader set of studies and policy contexts. In the examples in Figure 11.19, projections  exhibit growth and reductions in both non‐energy cropland (e.g., ASIA), and energy cropland (e.g.,  ASIA, OECD‐1990, EIT). Furthermore, different kinds of land are converted when baseline cropland  expands (e.g., MAF). Mitigation generally induces greater land cover changes than in baseline  scenarios, but there are very different potential transformation visions. Overall, it is difficult to  generalize on regional land cover effects of mitigation. For the same atmospheric concentration  goal, some models convert significant area, some do not. There is energy cropland expansion in  many regions that supports the production of bioenergy. Less consistent is the response of forest  land, primarily due to differences in the land carbon options/policies modelled (Section 6.3.5).  Finally, there is relatively modest additional land conversion in the 450 ppm, compared to the 550  ppm, scenarios, which is consistent with the declining role of land‐related mitigation with policy  stringency.      67 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5     Figure 11.19. Regional land cover change by 2030 from 2005 from three models for baseline (left) and idealized policy implementation 550 ppm CO2eq (centre) and 450 ppm CO2eq (right) scenarios. (Popp et al., 2013). The implications of transformation pathway scenarios with large regional expansion of forest cover  for carbon sequestration, depends in part on how the forest area increases (Figure 11.19; Popp et  al., 2013). If forest areas increase through the expansion of natural vegetation, biodiversity and a  range of other ecosystem services provided by forests could be enhanced. If afforestation occurs  through large‐scale plantation, however, some negative impacts on biodiversity, water, and other  ecosystem services could arise, depending on what land cover the plantation replaces and the  rotation time (Section 11.7). Similar issues arise with large‐scale bioenergy, and environmental  impacts of energy crop plantations, which largely depend upon where, how, and at what scale they  are implemented, and how they are managed (Davis et al., 2013; see Section 11.13.6). Not  surprisingly, the realiztic policy coordination and implementation issues discussed in Section 11.9.1  could have significant land‐use consequences, and additional policy design research is essential to  better characterize mitigation costs, net emissions, and other social implications.  11.9.3    Implications of transformation pathways for sustainable development  The implications of the transformation pathways on sustainable development are context‐ and time‐ specific. A detailed discussion of the implications of large‐scale LUC, competition between different      68 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   demands for land, and the feedbacks between LUC and other services provided by land is provided  in Section 11.4, potential co‐benefits and adverse side‐effects are discussed in Section 11.7, and  Section 6.6 compares potential co‐benefits and adverse side‐effects across sectors, while Section  11.8 presents the opportunities and barriers for promoting AFOLU mitigation activities in the future.  Finally, Section 11.13 discusses the specific implications of increasing bioenergy crops.  11.10   Sectoral policies  Climate change and different policy and management choices interact. The interrelations are  particularly strong in agriculture and forestry: climate has a strong influence on these sectors that  also constitute sources of GHG as well as sinks (Golub et al., 2009). The land provides a multitude of  ecosystem services, climate change mitigation being just one of many services that are vital to  human well‐being. The nature of the sector means that there are, potentially, many barriers and  opportunities as well as a wide range of potential impacts related to the implementation of AFOLU  mitigation options (Sections 11.7 and 11.8). Successful mitigation policies need to consider how to  address the multi‐functionality of the sector. Furthermore, physical environmental limitations are  central for the implementation of mitigation options and associated policies (Pretty, 2013). The cost‐ effectiveness of different measures is hampered by regional variability. National and international  agricultural and forest climate policies have the potential to redefine the opportunity costs of  international land‐use in ways that either complement or hinder the attainment of climate change  mitigation goals (Golub et al., 2009). Policy interactions could be synergistic (e.g., research and  development investments and economic incentives for integrated production systems) or conflicting  (e.g., policies promoting land conversion vs. conservation policies) across the sector (see Table  11.11). Additionally, adequate policies are needed to orient practices in agriculture and in forestry  toward global sharing of innovative technologies for the efficient use of land resources to support  effective mitigation options (see Table 11.2).  Forty‐three countries in total (as of December 2010) have proposed NAMAs to the UNFCCC.  Agriculture and forestry activities were considered as ways to reduce their GHG emissions in 59 and  94% of the proposed NAMAs. For the least developed countries, the forestry sector was quoted in all  the NAMAs, while the agricultural sector was represented in 70% of the NAMAs (Bockel et al., 2010).  Policies related to the AFOLU sector that affect mitigation are discussed below according to the  instruments through which they may be implemented (economic incentives, regulatory and control  approaches, information, communication and outreach, research and development). Economic  incentives (e.g., special credit lines for low‐carbon agriculture, sustainable agriculture and forestry  practices, tradable credits, payment for ecosystem services) and regulatory approaches (e.g.,  enforcement of environmental law to reduce deforestation, set‐aside policies, air and water  pollution control reducing nitrate load and N2O emissions) have been effective in different cases.  Investments in research, development, and diffusion (e.g., improved fertilizer use efficiency,  livestock improvement, better forestry management practices) could result in positive and  synergistic impacts for adaptation and mitigation (Section 11.5). Emphasis is given to REDD+,  considering its development in recent years, and relevance for the discussion of mitigation policies in  the forestry sector. 11.10.1    Economic incentives  Emissions trading: Carbon markets occur under both compliance schemes and as voluntary  programmes. A review of existing offset programmes was provided by Kollmuss et al. (2010). More  details are also presented in Section 15.5.3. Compliance markets (Kyoto offset mechanisms,  mandatory cap‐and‐trade systems, and other mandatory GHG systems) are created and regulated by  mandatory national, regional, or international carbon reduction regimes (Kollmuss et al., 2010). The  three Kyoto Protocol mechanisms are very important for the regulatory market: CDM, Joint  Implementation (JI) and the Emissions Trading System (ETS). Currently, AFOLU projects in CDM only      69 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   include specific types of projects: for agriculture – methane avoidance (manure management),  biogas projects, agricultural residues for biomass energy; for forestry – reforestation and  afforestation. By June 2013, the total number of registered CDM projects was 6989, 0.6 and 2.5% of  this total being related to afforestation/reforestation and agriculture, respectively (UNFCCC ‐ CDM);  therefore, finance streams coming from A/R CDM Projects are marginal from the global perspective.  An analysis of A/R CDM projects suggests crucial factors for the performance of these projects are  initial funding support, design, and implementation guided by large organizations with technical  expertise, occurrence on private land (land with secured property rights attached), and that most  revenue from Certified Emission Reductions (CERs) is directed back to local communities (Thomas et  al., 2010).  There are compliance schemes outside the scope of the Kyoto Protocol, but these are carried out  exclusively at the national level, with no relation to the Protocol. In 2011, Australia started the  Carbon Farming Initiative (CFI) that allows farmers and investors to generate tradable carbon offsets  from farmland and forestry projects. This followed several years of state‐based and voluntary  activity that resulted in 65,000 ha of A/R projects (Mitchell et al., 2012). Another example is The  Western Arnhem Land Fire Abatement Project (WALFA), a fire management project in Australia  initiated in 2006 that produces a tradable carbon offset through the application of improved fire  management using traditional management practices of indigenous land owners (Whitehead et al.,  2008; Bradstock et al., 2012). Alberta’s offset credit system is a compliance mechanism for entities  regulated under the province’s mandatory GHG emission intensity‐based regulatory system  (Kollmuss et al., 2010). In the case of N2O emissions from agriculture, the Alberta Quantification  Protocol for Agricultural N2O Emissions Reductions issues C offset credits for on‐farm reductions of  N2O emissions and fuel use associated with the management of fertilizer, manure, and crop residues  for each crop type grown. Other N2O emission reduction protocols (e.g., Millar et al., 2010) are being  considered for the Verified Carbon Standard, the American Carbon Registry, and the Climate Action  Reserve (Robertson et al., 2013).  Agriculture and Forestry activities are not covered by the European Union Emissions Trading Scheme  (EU ETS), which is by far the largest existing carbon market. Forestry entered the New Zealand Kyoto  Protocol compliant ETS in 2008, and mandatory reporting for agriculture began in 2012, although full  entry of agriculture into the scheme has been delayed indefinitely. Agricultural participants include  meat processors, dairy processors, nitrogen fertilizer manufacturers and importers, and live animal  exporters, although some exemptions apply (Government of New Zealand). California’s Cap‐and‐ Trade Regulation took effect on January 1, 2012, with amendments to the Regulation effective  September 1, 2012. The enforceable compliance obligation began on January 1, 2013. Four types of  projects were approved as eligible to generate carbon credits to regulated emitters in California:  avoidance of methane emissions from installation of anaerobic digesters on farms, carbon  sequestration in urban and rural forestry, and destruction of ozone depleting substances (California  Environmental Protection Agency).  Voluntary carbon markets operate outside of the compliance markets. By enabling businesses,  governments, non‐governmental organizations (NGOs), and individuals to purchase offsets that  were created either in the voluntary market or through the CDM, they can offset their emissions  (Verified or Voluntary Emissions Reductions (VERs)). The voluntary offset market includes a wide  range of programmes, entities, standards, and protocols (e.g., Community & Biodiversity Standards,  Gold Standard, Plan Vivo among others) to improve the quality and credibility of voluntary offsets.  The most common incentives for the quantity buyers of carbon credits in the private sector are  corporate social responsibility and public relations. Forest projects are increasing in the voluntary  markets. Transactions of carbon credits from this sector totalled 133 million USD in 2010, 95% of  them in voluntary markets (Peters‐Stanley et al., 2011).  Reducing emissions from deforestation; reducing emissions from forest degradation; conservation of  forest carbon stocks; sustainable management of forests; and enhancement of forest carbon stocks      70 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   (REDD+): REDD+ consists of forest‐related activities implemented voluntarily by developing countries  that may, in isolation or jointly lead to significant climate change mitigation11. REDD+ was introduced  in the agenda of the UNFCCC in 2005, and has since evolved to an improved understanding of the  potential positive and negative impacts, methodological issues, safeguards, and financial aspects  associated with REDD+ implementation. Here, we first address the REDD+ discussions under the  UNFCCC, but also introduce other REDD+‐related initiatives. The novel aspects of REDD+ under the  Convention, relative to previous forest‐related mitigation efforts by developing countries under the  UNFCCC are its national and broader coverage, in contrast to project‐based mitigation activities12  (e.g., under the CDM of the Kyoto Protocol). Its main innovation is its results‐based approach, in  which payments are done ex post in relation to a mitigation outcome already achieved, as opposed  to project‐based activities, where financing is provided ex ante in relation to expected outcomes. A  phased approach to REDD+ was agreed at the UNFCCC, building from the development of national  strategies or action plans, policies and measures, and evolving into results‐based actions that should  be fully measured, reported, and verified – MRV (UNFCCC Dec. 1/16). REDD+ payments are expected  for results‐based actions, and although the UNFCCC has already identified potential ways to pay for  these13, the financing architecture for the REDD+ mechanism is still under negotiation under the  UNFCCC.   Meanwhile, and as a result to the explicit request from the UNFCCC for early actions in REDD+,  different regional and global programmes and partnerships address forest management and  conservation and readiness for REDD+ (Table 11.11), while some REDD+ strategies have started in  countries with significant forest cover (see Box 11.7 for examples). Initiatives include multilateral  activities (e.g., UN‐REDD Programme, Forest Carbon Partnership Facility, Forest Investment  Program), bilateral activities (e.g., Tanzania‐Norway, Indonesia‐Norway), country driven initiatives  (in addition to 16 UN‐REDD Programme countries, the Programme also supports 31 other partner  countries across Africa, Asia‐Pacific, and Latin America and the Caribbean; UN‐REDD Programme ‐‐  Support to Partner Countries).  REDD+ can be a very cost‐effective option for mitigating climate change and could supply a large  share of global abatement of emissions from the AFOLU sector from the extensive margin of  forestry, especially through reducing deforestation in tropical regions (Golub et al., 2009). Issues of  concern for REDD+ implementation have been captured under REDD+ safeguards in line with the  UNFCCC Cancun Agreement. To respond to the requirements outlined in the UNFCCC agreement, a  number of steps need to be considered in the development of country‐level safeguard information  systems for REDD+ including defining social and environmental objectives, assessing potential  benefits and risks from REDD+, assessing current safeguard systems, drafting a strategic plan or  policy, and establishing a governance system.                                                               Decision 1/CP.16 (FCCC/CP/2010/7/Add.1 , paragraph 70) “Encourages developing countries to contribute to  mitigation actions in the forest sector by undertaking the following activities, as deemed appropriate by each  Party and in accordance with their respective capabilities and national circumstances – reducing emissions  from deforestation; reducing emissions from forest degradation; conservation of forest carbon stocks;  sustainable management of forests; and enhancement of forest carbon stocks”.  12 Decision 1/CP.16 (FCCC/CP/2010/7/Add.1 , paragraph 73) “Decides that the activities undertaken by Parties  referred to in paragraph 70 above should be implemented in phases, beginning with the development of  national strategies or action plans, policies and measures, and capacity‐building, followed by the  implementation of national policies and measures and national strategies or action plans that could involve  further capacity‐building, technology development and transfer and results‐based demonstration activities,  and evolving into results‐based actions that should be fully measured, reported and verified”.  13 Decision 2/CP.17 (FCCC/CP/2011/9/Add.1, paragraph 65) “Agrees that results‐based finance provided to  developing country Parties that is new, additional and predictable may come from a wide variety of sources,  public and private, bilateral and multilateral, including alternative sources”.  11     71 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   A growing body of literature has analyzed different aspects related to the implementation,  effectiveness, and scale of REDD+, as well as the interactions with other social and environmental  co‐benefits (e.g., (Angelsen et al., 2008; Levin et al., 2008; Larson, 2011; Gardner et al., 2012)).  Results‐based REDD+ actions, which are entitled to results‐based finance, require internationally  agreed rules for MRV. Measuring and monitoring the results will most likely rely on a combination of  remotely‐sensed data with ground‐based inventories. The design of a REDD policy framework (and  specifically its rules) can have a significant impact on monitoring costs (Angelsen et al., 2008;  Böttcher et al., 2009). Forest governance is another central aspect in recent studies, including  debate on decentralization of forest management, logging concessions in public‐owned  commercially valuable forests, and timber certification, primarily in temperate forests (Agrawal et  al., 2008). Although the majority of forests continue to be formally owned by governments, there  are indications that the effectiveness of forest governance is increasingly independent of formal  ownership (Agrawal et al., 2008). However, there are widespread concerns that REDD+ will increase  costs on forest‐dependent peoples and in this context, stakeholders rights, including rights to  continue sustainable traditional land‐use practices, appear as a precondition for REDD development  (Phelps et al., 2010b).  Some studies have addressed the potential displacement of emissions (i.e., a reduction of emissions  in one place resulting in an increase of emissions elsewhere (or leakage)  (Santilli et al., 2005; Forner  et al., 2006; Nabuurs et al., 2007; Strassburg et al., 2008, 2009; Section 11.3.2). The national  coverage of REDD+ might ameliorate the issue of emissions displacement, a major drawback of  project‐based approaches (Herold and Skutsch, 2011). To minimize transnational displacement of  emissions, REDD+ needs to stimulate the largest number of developing countries to engage  voluntarily. There are also concerns about the impacts of REDD+ design and implementation options  on biodiversity conservation, as areas of high C content and high biodiversity are not necessarily  coincident. Some aspects of REDD+ implementation that might affect biodiversity include site  selection, management strategies, and stakeholder engagement (Harvey et al., 2010). From a  conservation biology perspective, it is also relevant where the displacement occurs, as deforestation  and exploitation of natural resources could move from areas of low conservation value to those of  higher conservation value, or to other natural ecosystems, threatening species native to these  ecosystems (Harvey et al., 2010). Additionally, transnational displacement could cause deforestation  to move into relatively intact areas of high biodiversity value, or into countries that currently have  little deforestation (Putz and Redford, 2009).          72 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Box 11.7 Examples of REDD+ initiatives at national scale in different regions with significant extension of forest cover Amazon Fund: The Amazon Fund in Brazil was officially created in 2008 by a presidential decree. The  Brazilian Economic and Social Development Bank (BNDES) was given the responsibility of managing  it. The Norwegian government played a key role in creating the fund by donating funds to the  initiative in 2009. Since then, the Amazon Fund has received funds from two more donors: the  Federal Republic of Germany and Petrobrás, Brazil’s largest oil company. As of February 2013, 1.03  billion USD has been pledged, with 227 million USD approved for activities (Amazon Fund).  UN‐REDD Democratic Republic of Congo: The Congo Basin rainforests are the second largest after  Amazonia. In 2009, Democratic Republic of the Congo (DRC), with support of UN‐REDD Programme  and Forest Carbon Partnership Facility (FCPC), started planning the implementation stages of REDD+  readiness. The initial DRC National Programme transitioned into the full National Programme  (Readiness Plan) after it was approved by the UN‐REDD Programme Policy Board in 2010 (UN‐REDD  Programme). The budget comprises 5.5 million USD2010 and timeframe is 2010–2013.  Indonesia‐Norway REDD+ Partnership: In 2010, the Indonesia‐Norway REDD+ Partnership was  established through an agreement between governments of the two countries. The objective was to  ‘support Indonesia’s efforts to reduce emissions from deforestation and degradation of forests and  peatlands. Indonesia agreed to take systematic and decisive action to reduce its forest and peat‐ related GHG emissions, whereas Norway agreed to support those efforts by making available up to 1  billion USD2010, exclusively on a payment‐for‐results basis over the next few years’ (UN‐REDD  Programme). In 2013, Indonesia’s government has extended the moratorium on new forest  concessions for a further two years, protecting an additional 14.5 Mha of forest.  Taxes, charges, subsidies: Financial regulations are another approach to pollution control. A range of  instruments can be used: pollution charges, taxes on emission, taxes on inputs, and subsidies  (Jakobsson et al., 2002). Nitrogen taxes are one possible instrument, since agricultural emissions of  N2O mainly derive from the use of nitrogenous fertilizers. An analysis of the tax on the nitrogen  content of synthetic fertilizers in Sweden indicated that direct N2O emissions from agricultural soils  in Sweden (the tax abolished in 2010) would have been on average 160 tons or 2% higher without  the tax (Mohlin, 2013). Additionally, the study showed that removal of the N tax could completely  counteract the decreases in CO2 emissions expected from the future tax increase on agricultural CO2.  The mitigation potential of GHG‐weighted consumption taxes on animal food products was  estimated for the EU using a model of food consumption (Wirsenius et al., 2011). A 7% reduction of  current GHG emission in European Union (EU) agriculture was estimated with a GHG‐weighted tax  on animal food products of 79 USD2010/tCO2eq (60 EUR2010/tCO2eq). Low‐interest loans can also  support the transition to sustainable agricultural practices as currently implemented in Brazil, the  second largest food exporter, through the national programme (launched in 2010; Plano ABC).  11.10.2    Regulatory and Control Approaches  Deforestation control and land planning (protected areas and land sparing/set‐aside policies): The  rate of deforestation in the tropics and relative contribution to anthropogenic carbon emissions has  been declining (Houghton, 2012; see Section 11.2 for details). Public policies have had a significant  impact by reducing deforestation rates in some tropical countries (see, e.g., Box 11.8).          73 of 179      Final Draft   Box 11.8 Deforestation control in Brazil Chapter 11  IPCC WGIII AR5   The Brazilian Action Plan for the Prevention and Control of Deforestation in the Legal Amazon  (PPCDAm) includes coordinated efforts among federal, state, and municipal governments, and civil  organizations, remote‐sensing monitoring, significant increase of new protected areas (Soares‐Filho  et al., 2010), and combination of economic and regulatory approaches. For example, since 2008  federal government imposed sanctions to municipalities with very high deforestation rates, subsidies  were cut and new credit policies made rural credit dependent on compliance with environmental  legislation (Macedo et al., 2012; Nolte et al., 2013).  Since agricultural expansion is one of the drivers of deforestation (especially in tropical regions), one  central question is if intensification of agriculture reduces cultivated areas and results in land sparing  by concentrating production on other land. Land sparing would allow released lands to sequester  carbon, provide other environmental services, and protect biodiversity (Fischer et al., 2008). In the  United States, over 13 Mha of former cropland are enrolled in the US Conservation Reserve Program  (CRP), with biodiversity, water quality, and carbon sequestration benefits (Gelfand et al., 2011). In  1999, China launched the Grain for Green Program or Sloping Land Conversion Program as a national  measure to increase vegetation cover and reduce erosion. Cropland and barren land were targeted  and over 20 Mha of land were converted into mostly tree‐based plantations. Over its first 10 years  between ~800 to 1700 MtCO2eq (Moberg, 2011) were sequestered.  Environmental regulation (GHG and their precursors emissions control): In many developed  countries, environmental concerns related to water and air pollution since the mid‐1990s led to the  adoption of laws and regulations that now mandate improved agricultural nutrient management  planning (Jakobsson et al., 2002). Some policy initiatives deal indirectly with N leakages and thus  promote the reduction of N2O emissions. The EU Nitrates Directive (1991) sets limits on the use of  fertilizer N and animal manure N in nitrate‐vulnerable zones. Across the 27 EU Member States,  39.6% of territory is subject to related action programmes. However, in terms of the effectiveness of  environmental policies and agriculture, there has been considerable progress in controlling point  pollution, but efforts to control non‐point pollution of nutrients have been less successful, and  potential synergies from various soil‐management strategies could be better exploited. Emission  targets for the AFOLU sector were also introduced by different countries (e.g., Climate Change Acts  in UK and Scotland; European Union).   Bioenergy targets: Many countries worldwide, by 2012, have set targets or mandates or both for  bioenergy, to deliver to multiple policy objectives, such as climate change mitigation, energy  security, and rural development. The bulk of mandates continue to come from the EU‐27 but 13  countries in the Americas, 12 in Asia‐Pacific, and 8 in Africa have mandates or targets in place  (Petersen, 2008); www.biofuelsdigest.com). For the sustainability of biofuels implementation, land‐ use planning and governance are central (Tilman et al., 2009), as related policy and legislation, e.g.,  in agriculture, forestry, environment and trade, can strongly influence the development of bioenergy  programmes (Jull et al., 2007). A recent study analyzed the consequences of renewable targets of EU  member states on the CO2 sink of EU forests, and indicated a decrease in the forest sink by 4–11%  (Böttcher et al., 2012). Another possible tradeoff of biofuel targets is related to international trade.  Global trade in biofuels might have a major impact on other commodity markets (e.g., vegetable oils  or animal fodder) and has already caused a number of trade disputes, because of subsidies and non‐ tariff barriers (Oosterveer and Mol, 2010).  11.10.3    Information schemes  Acceptability by land managers and practicability of mitigation measures (Table 11.2) need to be  considered, because the efficiency of a policy is determined by the cost of achieving a given goal  (Sections 11.4.5; 11.7). Therefore, costs related to education and communication of policies should  be taken into account (Jakobsson et al., 2002). Organizations created to foster the use of science in      74 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   environmental policy, management, and education can facilitate the flow of information from  science to society, increasing awareness of environmental problems (Osmond et al., 2010). In the  agriculture sector, non‐profit conservation organizations (e.g., The Sustainable Agriculture Network  (SAN)) and governments (e.g., Farming for a Better Climate, Scotland) promote the social and  environmental sustainability of activities by developing standards and educational campaigns.   Certification schemes also support sustainable agricultural practices (Sections 11.4.5; 11.7). Climate‐ friendly criteria reinforce existing certification criteria and provide additional value. Different  certification systems also consider improvements in forest management, reduced deforestation and  carbon uptake by regrowth, reforestation, agroforestry, and sustainable agriculture. In the last 20  years, forest certification has been developed as an instrument for promoting sustainable forest  management. Certification schemes encompass all forest types, but there is a concentration in  temperate forests (Durst et al., 2006). Approximately 8% of global forest area has been certified  under a variety of schemes and 25% of global industrial roundwood comes from certified forests  (FAO, 2009b). Less than 2% of forest area in African, Asian, and tropical American forests are  certified, and most certified forests (82%) are large and managed by the private sector (ITTO, 2008).  In the forestry sector, many governments have worked towards a common understanding of  sustainable forest management (Auld et al., 2008). Certification bodies certify that farms or groups  comply with standards and policies (e.g., Rainforest Alliance Certified). In some, specific voluntary  climate change adaptation and mitigation criteria are included.  Forest certification as an instrument to promote sustainable forest management (SFM) and  biodiversity maintenance was evaluated by (Rametsteiner and Simula, 2003) they indicated that  standards used for issuing certificates upon compliance are diverse, but often include elements that  set higher than minimum standards.   Further, independent audits are an incentive for improving forest management. In spite of many  difficulties, forest certification was considered successful in raising awareness, disseminating  knowledge on the SFM concept worldwide, and providing a tool for a range of applications other  than the assessment of sustainability, e.g., verifying carbon sinks. Another evaluation of certification  schemes for conserving biodiversity (Harvey et al., 2008) indicated some constraints that probably  also apply to climate‐friendly certification: weakness of compliance or enforcement of standards,  transaction costs and paperwork often limit participation, and incentives are insufficient to attract  high levels of participation. Biofuel certification is a specific case as there are multiple actors and  several successive segments of biofuel production pathways: feedstock production, conversion of  the feedstock to biofuels, wholesale trade, retail, and use of biofuels in engines (Gnansounou, 2011).  Because of the length and the complexity of biofuel supply chains assessing sustainability is  challenging (Kaphengst et al., 2009)      75 of 179      Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Table 11.11 Some regional and global programs and partnerships related to illegal logging, forest management and conservation and REDD+ Programme/Institution/Source Forest Law Enforcement and Governance  (FLEG) /  World Bank/  www.worldbank.org/eapfleg  Improving Forest Law Enforcement and  Governance in the European  Neighbourhood Policy East Countries and  Russia (ENPI‐FLEG)/EU/  www.enpi‐fleg.org  Forest Law Enforcement, Governance and  Trade (FLEGT)/European Union/  www.euflegt.efi.int/  Context  Illegal logging and lack of appropriate forest governance are  major obstacle to countries to alleviate poverty, to develop  their natural resources and to protect global and local  environmental services and values   Regional cooperation in the European Neighbourhood Policy  Initiative East Countries (Armenia, Azerbaijan, Belarus,  Georgia, Moldova, and Ukraine), and Russia following up on  the St. Petersburg Declaration  Illegal logging has a devastating impact on some of the world’s  most valuable forests. It can have not only serious  environmental, but also economic and social consequences.  Objectives and Strategies Support regional forest law enforcement and governance (FLEG) Support governments, civil society, and the private sector in participating countries in the  development of sound and sustainable forest management practices, including reducing the  incidence of illegal forestry activities.  Program on Forests (PROFOR)/multiple  donors including the European Union,  European countries, Japan and the World  Bank/  www.profor.info  UN‐REDD Programme/United Nations/  www.un‐redd.org  Well‐managed forests have the potential to reduce poverty,  spur economic development, and contribute to a healthy local  and global environment  REDD+ Partnership/International effort (50  different countries)/  www.reddpluspartnership.org  Forest Investment Program (FIP)/Strategic  Climate Fund (a multi‐donor Trust Fund  within the Climate Investment Funds)  www.climateinvestmentfunds.org/cif/  Forest Carbon Partnership (FCPF)/World  Bank/  www.forestcarbonpartnership.org  Indonesia‐Australia Forest Carbon  Partnership/  www.iafcp.or.id  The UN collaborative initiative on Reducing Emissions from  Deforestation and forest Degradation (REDD) in developing  countries was launched in 2008 and builds on the convening  role and technical expertise of the FAO, UNDP, and the UNEP.   The UNFCCC has encouraged the Parties to coordinate their  efforts to reduce emissions from deforestation and forest  degradation. As a response, countries attending the March  2010 International Conference on the Major Forest Basins,  hosted by the Government of France, agreed on the need to  forge a strong international partnership on REDD+.   Reduction of deforestation and forest degradation and  promotion of sustainable forest management, leading to  emission reductions and the protection of carbon terrestrial  sinks.  Assistance to developing countries to implement REDD+ by  providing value to standing forests.  Australia’s assistance on climate change and builds on long‐ term practical cooperation between Indonesia and Australia.   Exclude illegal timber from markets, to improve the supply of legal timber and to increase the  demand for responsible wood products. Central elements are trade accords to ensure legal  timber trade and support good forest governance in the partner countries. There are a number  of countries in Africa, Asia, South and Central America currently negotiating FLEGT Voluntary  Partnership Agreements (VPAs) with the European Union.   Provide in‐depth analysis and technical assistance on key forest questions related to livelihoods,  governance, financing, and cross‐sectoral issues. PROFOR activities comprise analytical and  knowledge generating work that support the strategy’s objectives of enhancing forests'  contribution to poverty reduction, sustainable development and the protection of  environmental services.  The Programme supports national REDD+ readiness efforts in 46 partner countries (Africa, Asia‐ Pacific, and Latin America) through (i) direct support to the design and implementation of REDD+  National Programmes; and (ii) complementary support to national REDD+ action (common  approaches, analyses, methodologies, tools, data, and best practices).   The REDD+ Partnership serves as an interim platform for its partner countries to scale up actions  and finance for REDD+ initiatives in developing countries (including improving the effectiveness,  efficiency, transparency, and coordination of REDD+ and financial instruments), to facilitate  knowledge transfer, capacity enhancement, mitigation actions and technology development,  and transfer among others.  Support developing countries’ efforts to REDD and promote sustainable forest management by  providing scaled‐up financing to developing countries for readiness reforms and public and  private investments, identified through national REDD readiness or equivalent strategies.  Builds the capacity of developing countries to reduce emissions from deforestation and forest  degradation and to tap into any future system of REDD+.  The Partnership supports strategic policy dialogue on climate change, the development of  Indonesia's National Carbon Accounting System, and implementing demonstration activities in  Central Kalimantan.        76 of 179     Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   11.10.4    Voluntary actions and agreements  Innovative agricultural practices and technologies can play a central role in climate change  mitigation and adaptation, with policy and institutional changes needed to encourage the innovation  and diffusion of these practices and technologies to developing countries. Under the UNFCCC, the  2007 Bali Action Plan identified technology development and transfer as a priority area. A  Technology Mechanism was established by Parties at the COP16 in 2010 “to facilitate the  implementation of enhanced action on technology development and transfer, to support action on  mitigation and adaptation, in order to achieve the full implementation of the Convention” (UNFCCC).  For agriculture, (Burney et al., 2010) indicated that investment in yield improvements compared  favourably with other commonly proposed mitigation strategies.  Additionally, adaptation measures in agriculture can also generate significant mitigation effects.  Lobell et al. (2013)investigated the co‐benefits of adaptation measures on farm level that reduced  GHG emissions from LUC. The study focused on investments in research for developing and  deploying new technologies (e.g., disease‐resistant or drought‐tolerant crops, or soil‐management  techniques). It concluded that broad‐based efforts to adapt agriculture to climate change have  mitigation co‐benefits that are associated with lower costs than many activities focusing on  mitigation, especially in developed countries.  11.11   Gaps in knowledge and data  Data and knowledge gaps include:   Improved global high‐resolution data sets of crop production systems (including crop  rotations, variety selection, fertilization practices, and tillage practices), grazing areas  (including quality, intensity of use, management), and freshwater fisheries and aquaculture,  also comprising subsistence farming.  Globally standardized and homogenized data on soil as well as forest degradation and a  better understanding of the effects of degradation on carbon balances and productivity.  Improved understanding of the mitigation potential, interplay, and costs as well as  environmental and socio‐economic consequences of land use‐based mitigation options such  as improved agricultural management, forest conservation, bioenergy production, and  afforestation on the national, regional, and global scale.  Better understanding of the effect of changes in climate parameters, rising CO2  concentrations and N deposition on productivity and carbon stocks of different types of  ecosystems, and the related consequences for land‐based climate change mitigation  potentials.     11.12   Frequently Asked Questions  FAQ 11.1 How much does AFOLU contribute to GHG emissions and how is this changing?  Agriculture and land‐use change, mainly deforestation of tropical forests, contribute greatly to  anthropogenic greenhouse gas emissions and are expected to remain important during the 21st  century. Annual GHG emissions (mainly CH4 and N2O) from agricultural production in 2000─2010  were estimated at 5.0─5.8 GtCO2eq/yr, comprising about 10─12% of global anthropogenic emissions.  Annual GHG flux from land use and land‐use change activities accounted for approximately 4.3─5.5  GtCO2eq/yr, or about 9─11% of total anthropogenic greenhouse gas emissions. The total  contribution of the AFOLU sector to anthropogenic emissions is therefore around one quarter of the  global anthropogenic total.      77 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   FAQ 11.2 How will mitigation actions in AFOLU affect GHG emissions over different  timescales?  There are many mitigation options in the AFOLU sector that are already being implemented, e.g.,  afforestation, reducing deforestation, cropland and grazing land management, fire management,  and improved livestock breeds and diets. These can be implemented now. Others (such as some  forms of biotechnology and livestock dietary additives) are still in development and may not be  applicable for a number of years. In terms of the mode of action of the options, in common with  other sectors, non‐CO2 greenhouse gas emission reduction is immediate and permanent. However, a  large portion of the mitigation potential in the AFOLU sector is carbon sequestration in soils and  vegetation. This mitigation potential differs, in that the options are time‐limited (the potential  saturates), and the enhanced carbon stocks created are reversible and non‐permanent. There is,  therefore, a significant time component in the realization and the duration of much of the mitigation  potential available in the AFOLU sector.  FAQ 11.3 What is the potential of the main mitigation options in AFOLU for reducing GHG  emissions?  In general, available top‐down estimates of costs and potentials suggest that AFOLU mitigation will  be an important part of a global cost‐effective abatement strategy. However, potentials and costs of  these mitigation options differ greatly by activity, regions, system boundaries, and the time horizon.  Especially, forestry mitigation options – including reduced deforestation, forest management,  afforestation, and agro‐forestry – are estimated to contribute 0.2─13.8 GtCO2/yr of economically  viable abatement in 2030 at carbon prices up to 100 USD/tCO2eq. Global economic mitigation  potentials in agriculture in 2030 are estimated to be up to 0.5─10.6 GtCO2eq/yr. Besides supply‐side‐ based mitigation, demand‐side mitigation options can have a significant impact on GHG emissions  from food production. Changes in diet towards plant‐based and hence less GHG‐intensive food can  result in GHG emission savings of 0.7─7.3 GtCO2eq/yr in 2050, depending on which GHGs and diets  are considered. Reducing food losses and waste in the supply chain from harvest to consumption  can reduce GHG emissions by 0.6─6.0 GtCO2eq/yr.  FAQ 11.4 Are there any co‐benefits associated with mitigation actions in AFOLU?  In several cases, the implementation of AFOLU mitigation measures may result in an improvement in  land management and therefore have socio‐economic, health, and environmental benefits: For  example, reducing deforestation, reforestation, and afforestation can improve local climatic  conditions, water quality, biodiversity conservation, and help to restore degraded or abandoned  land. Soil management to increase soil carbon sequestration may also reduce the amount of wind  and water erosion due to an increase in surface cover. Further considerations on economic co‐ benefits are related to the access to carbon payments either within or outside the UNFCCC  agreements and new income opportunities especially in developing countries (particularly for  labour‐intensive mitigation options such as afforestation).  FAQ 11.5 What are the barriers to reducing emissions in AFOLU and how can these be  overcome?  There are many barriers to emission reduction. Firstly, mitigation practices may not be implemented  for economic reasons (e.g., market failures, need for capital investment to realize recurrent savings),  or a range of factors including risk‐related, political/bureaucratic, logistical, and educational/societal  barriers. Technological barriers can be overcome by research and development; logistical and  political/bureaucratic barriers can be overcome by better governance and institutions; education  barriers can be overcome through better education and extension networks; and risk‐related  barriers can be overcome, for example, through clarification of land tenure uncertainties.      78 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   11.13   Appendix Bioenergy: Climate effects, mitigation options, potential  and sustainability implications  11.13.1    Introduction  SRREN (IPCC, 2011) provided a comprehensive overview on bioenergy (Chum et al., 2011). However,  a specific bioenergy Appendix in the context of the AR5 report is necessary because (1) many of the  more stringent mitigation scenarios (resulting in 450 ppm, but also 550 ppm CO2eq concentration by  2100, see Section 11.9.1) heavily rely on a large‐scale deployment of bioenergy with carbon dioxide  capture and storage (BECCS); (2) there has been a large body of literature published since SRREN,  which complement and update the analysis presented in this last report; (3) bioenergy is important  for many chapters (Chapters 6; 7; 8; 10; 11), and also policy chapters, which makes it more useful to  treat it in a single section instead of in many scattered chapter sections throughout the report.  Chapter 11 is the appropriate location for the Appendix, as bioenergy analysis relies crucially on  land‐use assessments.  Bioenergy is energy derived from biomass, which can be deployed as solid, liquid, and gaseous fuels  for a wide range of uses, including transport, heating, electricity production, and cooking (Chum et  al., 2011). Bioenergy has a significant mitigation potential, but there are issues to consider, such as  the sustainability of practices and the efficiency of bioenergy systems (Chum et al., 2011). Bioenergy  systems can cause both positive and negative effects and their deployment needs to balance a range  of environmental, social, and economic objectives that are not always fully compatible. The  consequences of bioenergy implementation depend on (1) the technology used; (2) the location,  scales, and pace of implementation; (3) the land category used (forest, grassland, marginal lands,  and crop lands); and (4) the business models and practices adopted – including how these integrate  with or displace the existing land use.  As an update to the SRREN, this report presents (1) a more fine‐grained assessment of the technical  bioenergy potential reflecting diverse perspectives in the literature, (2) recent potential estimates on  technological solutions such as BECCS, (3) an in‐depth description of different lifecycle emission  accounting methods and their results; (4) a small increase in uncertainty on the future economic  bioenergy potential; (5) a comprehensive assessment of diverse livelihood and sustainability effects  of bioenergy deployment, identifying the need for systematic aggregation.  11.13.2    Technical bioenergy potential  The technical bioenergy potential, also known as the technical primary biomass potential for  bioenergy, is the amount of the theoretical bioenergy output obtainable by full implementation of  demonstrated technologies or practices (IPCC, 2011). Unfortunately there is no standard  methodology to estimate the technical bioenergy potential, which leads to diverging estimates.  Most of the recent studies estimating technical bioenergy potentials assume a ‘food/fibre first  principle’ and exclude deforestation, eventually resulting in an estimate of the ‘environmentally  sustainable bioenergy potential’ when a comprehensive range of environmental constraints is  considered (Batidzirai et al., 2012).  Recently published estimates that are based in this extended definition of global technical bioenergy  potentials in 2050 span a range of almost three orders of magnitude, from <50 EJ/yr to >1,000 EJ/yr  (Smeets et al., 2007; Field et al., 2008; Haberl et al., 2010; Batidzirai et al., 2012). For example,  SRREN reported global technical bioenergy potentials of 50─500 EJ/yr for the year 2050 (Chum et al.,  2011), and the Global Energy Assessment gave a range of 160─270 EJ/yr (Johansson et al., 2012). The  discussion following the publication of these global reports has not resulted in a consensus on the  magnitude of the future global technical bioenergy potential, but has helped to better understand  some of its many structural determinants (Wirsenius et al., 2011; Berndes, 2012; Erb et al., 2012a).  How much biomass for energy is technically available in the future depends on the evolution of a      79 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   multitude of social, political, and economic factors, e.g., land tenure and regulation, trade, and  technology (Dornburg et al., 2010).  Figure 11.20 shows estimates of the global technical bioenergy potential in 2050 by resource  categories. Ranges were obtained from assessing a large number of studies based on a food/fibre  first principle and various restrictions regarding resource limitations and environmental concerns but  no explicit cost considerations (Hoogwijk et al., 2005; Smeets et al., 2007; Smeets and Faaij, 2007;  van Vuuren et al., 2009; Hakala et al., 2009; Dornburg et al., 2010; Haberl et al., 2010, 2011a; Gregg  and Smith, 2010; Chum et al., 2011; GEA, 2012; Rogner et al., 2012)Most studies agree that the  technical bioenergy in 2050 is at least approximately 100 EJ/yr with some modelling assumptions  leading to estimates exceeding 500 EJ/yr (Smeets et al., 2007). As stated, different views about  sustainability and socio‐ecological constraints lead to very different estimates, with some studies  reporting much lower figures.  Figure 11.20. Global Technical Bioenergy Potential by main resource category for the year 2050. The figure shows the ranges in the estimates by major resource category of the global technical bioenergy potential. The color grading is intended to show qualitatively the degree of agreement in the estimates, from blue (large agreement in the literature) to purple (medium agreement) to red (small agreement). In addition, reducing traditional biomass demand by increasing its use efficiency could release the saved biomass for other energy purposes with large benefits from a sustainable development perspective.   As shown in Figure 11.20, the total technical bioenergy potential is composed of several resource  categories that differ in terms of their absolute potential, the span of the ranges—which also reflect  the relative agreement/disagreement in the literature—and the implications of utilizing them.  Regional differences—which are not addressed here—are also important as the relative size of each  biomass resource within the total potential and its absolute magnitude vary widely across countries  and world regions.  Forest and Agriculture residues. Forest residues (Smeets and Faaij, 2007; Smeets et al., 2007;  Dornburg et al., 2010; Haberl et al., 2010; Gregg and Smith, 2010; Rogner et al., 2012) include  residues from silvicultural thinning and logging; wood processing residues such as sawdust, bark, and      80 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   black liquor; and dead wood from natural disturbances, such as storms and insect outbreaks  (irregular source). The use of these resources is in general beneficial and any adverse side‐effects  can be mitigated by controlling residue removal rates considering biodiversity, climate, topography,  and soil factors. There is a near‐term tradeoff, particularly within temperate and boreal regions, in  that organic matter retains organic C for longer if residues are left to decompose slowly instead of  being used for energy. Agricultural residues (Smeets et al., 2007; Hakala et al., 2009; Haberl et al.,  2010, 2011a; Gregg and Smith, 2010; Chum et al., 2011; Rogner et al., 2012) include manure, harvest  residues (e.g., straw), and processing residues (e.g., rice husks from rice milling) and are also in  general beneficial. However, mitigating potential adverse side‐effects—such as the loss of soil C— associated to harvesting agriculture residues is more complex as they depend on the different crops,  climate, and soil conditions (Kochsiek and Knops, 2012; Repo et al., 2012). Alternative uses of  residues (bedding, use as fertilizer) need to be considered. Residues have varying collection and  processing costs (in both agriculture and forestry) depending on residue quality and dispersal, with  secondary residues often having the benefits of not being dispersed and having relatively constant  quality. Densification and storage technologies would enable cost‐effective collections over larger  areas. Optimization of crop rotation for food and bioenergy output and the use of residues in biogas  plants may result in higher bioenergy yields from residues without food‐energy competition.  Optimal forest harvesting is defined as the fraction of sustainable harvest levels (often set equal to  net annual increment) in forests available for wood extraction, which is additional to the projected  biomass demand for producing other forest products. This includes both biomass suitable for other  uses (e.g., pulp and paper production) and biomass that is not used commercially (Smeets and Faaij,  2007; Chum et al., 2011). The resource potential depends on both environmental and socio‐ economic factors. For example, the change in forest management and harvesting regimes due to  bioenergy demand depends on forest ownership and the structure of the associated forest industry.  Also, the forest productivity—and C stock—response to changes in forest management and  harvesting depend on the character of the forest ecosystem, as shaped by historic forest  management and events such as fires, storms, and insect outbreaks, but also on the management  scheme (e.g., including replanting after harvest, soil protection, recycling of nutrients, and soil types  (Jonker et al., 2013; Lamers et al., 2013). In particular, optimizing forest management for mitigation  is a complex issue with many uncertainties and still subject to scientific debate. Intensive forest  management activities of the early‐ to mid‐twentieth century as well as other factors such as  recovery from past overuse, have led to strong forest C sinks in many OECD regions (Pan et al., 2011;  Loudermilk et al., 2013; Nabuurs et al., 2013; Erb et al., 2013). However, the capacity of these sinks  is being reduced as forests approach saturation (Smith, 2005; Körner, 2006; Guldea et al., 2008;  Nabuurs et al., 2013; Sections 11.2.3, 11.3.2). Active forest management, including management for  bioenergy, is therefore important for sustaining the strength of the forest carbon sink well into the  future (Nabuurs et al., 2007, 2013; Canadell and Raupach, 2008; Ciais et al., 2008), although  countries should realize that for some old forest areas, conserving carbon stocks may be  preferential, and that the actively managed forests may for some time (decades) act as sources.  Organic wastes include waste from households and restaurants, discarded wood products such as  paper, construction, and demolition wood waste, and waste waters suitable for anaerobic biogas  production (Haberl et al., 2010; Gregg and Smith, 2010). Organic waste may be dispersed and also  heterogeneous in quality but the health and environmental gains from collection and proper  management through combustion or anaerobic digestion can be significant. Competition with  alternative uses of the wastes may limit this resource potential.  Dedicated biomass plantations include annual (cereals, oil, and sugar crops) and perennial plants  (e.g., switchgrass, Miscanthus) and tree plantations (both coppice and single‐stem plantations (e.g.,  willow, poplar, eucalyptus, pine; (Hoogwijk et al., 2005, 2009; Smeets et al., 2007; van Vuuren et al.,  2009; Dornburg et al., 2010; Wicke et al., 2011b; Haberl et al., 2011a). The range of estimates of  technical bioenergy potentials from that resource in 2050 is particularly large (<50 to >500 EJ/yr).      81 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Technical bioenergy potentials from dedicated biomass plantations are generally calculated by  multiplying (1) the area deemed available for energy crops by (2) the yield per unit area and year  (Batidzirai et al., 2012; Coelho et al., 2012). Some studies have identified a sizable technical potential  (up to 100 EJ) for bioenergy production using marginal and degraded lands (e.g., saline land) that are  currently not in use for food production or grazing (Nijsen et al., 2012). However, how much land is  really unused and available is contested (Erb et al., 2007; Haberl et al., 2010; Coelho et al., 2012).  Contrasting views on future technical bioenergy potentials from dedicated biomass plantations can  be explained by differences in assumptions regarding feasible future agricultural crop yields,  livestock feeding efficiency, land availability for energy crops and yields of energy crops (Dornburg et  al., 2010; Batidzirai et al., 2012; Erb et al., 2012a). Most scientists agree that increases in food crop  yields and higher feeding efficiencies and lower consumption of animal products results in higher  technical bioenergy potential. Also, there is a large agreement that careful policies for  implementation focused on land‐use zoning approaches (including nature conservation and  biodiversity protection), multifunctional land use, integration of food and energy production,  avoidance of detrimental livelihood impacts, e.g., on livestock grazing and subsistence farming, and  consideration of equity issues, and sound management of impacts on water systems are crucial for  sustainable solutions.  Reduced traditional biomass demand. A substantial quantity of biomass will become available for  modern applications by improving the end‐use efficiency of traditional biomass consumption for  energy, mostly in households but also within small industries (such as charcoal kilns, brick kilns, etc.).  Traditional bioenergy represents approximately 15% of total global energy use and 80% of current  bioenergy use (≈35 EJ/yr) and helps meeting the cooking needs of ~2.6 billion people (Chum et al.,  2011; IEA, 2012b). Traditional bioenergy use covers several end‐uses including cooking, water, and  space heating, and small‐industries (such as brick and pottery kilns, bakeries, and many others).  Cooking is the dominant end use; it is mostly done in open fires and rudimentary stoves, with  approximately 10─20% conversion efficiency, leading to very high primary energy consumption.  Advanced woodburning and biogas stoves can potentially reduce biomass fuel consumption by 60%  or more (Jetter et al., 2012) and further lower the atmospheric radiative forcing, reducing CO2  emissions, and in many cases black carbon emissions, by up to 90% (Anenberg et al., 2013).  Assuming that actual savings reach on average from 30─60% of current consumption, the total  bioenergy potential from reducing traditional bioenergy demand can be estimated at 8─18 EJ/yr. An  unknown fraction of global traditional biomass is consumed in a non‐environmentally sustainable  way, leading to forest degradation and deforestation. Detailed country studies have estimated the  fraction of non‐renewable biomass from traditional bioenergy use to vary widely, e.g., from 1.6% for  the Democratic Republic of Congo to 73% for Burundi (CDM‐SSC WG, 2011) with most countries in  the range between 10─30% (i.e., meaning that 70─90% of total traditional bioenergy use is managed  sustainably). Thus a fraction of the traditional biomass saved through better technology, should not  be actually used for other energy purposes but simply not consumed to help restore the local  ecosystems.  11.13.3    Bioenergy conversion: technologies and management practices  Numerous conversion technologies can transform biomass to heat, power, liquid, and gaseous fuels  for use in the residential, industrial, transport, and power sectors (see (Chum et al., 2011; GEA,  2012) for a comprehensive coverage of each alternative, and Figure 11.21 for the pathways  concerning liquid and gaseous fuels). Since SRREN, the major advances in the large‐scale production  of bioenergy include the increasing use of hybrid biomass‐fossil fuel systems. For example, the use of  current commercial coal and biomass co‐combustion technologies are the lowest cost technology to  implement renewable energy policies, enabled by the large‐scale pelletized feedstocks trade  (REN21, 2013; Junginger et al., 2014). Direct biopower use is also increasing commercially on a global  scale (REN21, 2013, p. 21). In fact, using biomass for electricity and heat, for example, co‐firing of  woody biomass with coal in the near term and large heating systems coupled with networks for      82 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   district heating, and biochemical processing of waste biomass, are among the most cost‐efficient  and effective biomass applications for GHG emission reduction in modern pathways (Sterner and  Fritsche, 2011).   Integrated gasification combined cycle (IGCC) technologies for co‐production of electricity and liquid  fuels from coal and biomass with higher efficiency than current commercial processes are in  demonstration phase to reduce cost (Williams et al., 2011; GEA, 2012; Larson et al., 2012). Coupling  of biomass and natural gas for fuels is another option for liquid fuels (Baliban et al., 2013) as the  biomass gasification technology development progresses. Simulations suggest that integrated  gasification facilities are technically feasible (with up to 50% biomass input; Meerman et al., 2011),  and economically attractive with a CO2 price of about 66 USD2010/tCO2 (50 EUR2010/tCO2) (Meerman  et al., 2012). Many gasification technology developments around the world are in pilot,  demonstration, operating first commercial scale for a variety of applications (see examples in  Bacovsky et al., 2013; Balan et al., 2013).   Many pathways and feedstocks (Figure 11.21) can lead to biofuels for aviation. The development of  biofuel standards started and enabled testing of 50% biofuel in jet fuel for commercial domestic and  transatlantic flights by consortia of governments, aviation industry, and associations (IEA, 2010;  REN21, 2013). Advanced 'drop in' fuels, such as iso‐butanol, synthetic aviation kerosene from  biomass gasification or upgrading of pyrolysis liquids, can be derived through a number of possible  conversion routes such as hydro treatment of vegetable oils, iso‐butanol, and Fischer‐Tropsch  synthesis from gasification of biomass (Hamelinck and Faaij, 2006; Bacovsky et al., 2010; Meerman  et al., 2011, 2012; Rosillo‐Calle et al., 2012); see also Chapter 8). In specific cases, powering electric  cars with electricity from biomass has higher land‐use efficiency and lower global‐warming potential  (GWP) effects than the usage of bioethanol from biofuel crops for road transport across a range of  feedstocks, conversion technologies, and vehicle classes (Campbell et al., 2009; Schmidt et al.,  2011)14, though costs are likely to remain prohibitive for considerable time (van Vliet et al., 2011a; b;  Schmidt et al., 2011).  The number of routes from biomass to a broad range of biofuels, shown in Figure 11.21, includes  hydrocarbons connecting today’s fossil fuels industry in familiar thermal/catalytic routes such as  gasification (Williams et al., 2011; Larson et al., 2012) and pyrolysis (Brown et al., 2011; Bridgwater,  2012; Elliott, 2013; Meier et al., 2013). In addition, advances in genomic technology, the emphasis in  systems approach, and the integration between engineering, physics, chemistry, and biology bring  together many new approaches to biomass conversion (Liao and Messing, 2012) such as (1)  biomolecular engineering (Li et al., 2010; Favaro et al., 2012; Peralta‐Yahya et al., 2012; Lee et al.,  2013; Yoon et al., 2013) deconstruction of lignocellulosic biomass through combinations of mild  thermal and biochemical routes in multiple sequential or consolidated steps using similar  biomolecular engineering tools (Rubin, 2008; Chundawat et al., 2011; Beckham et al., 2012; Olson et  al., 2012; Tracy et al., 2012; Saddler and Kumar, 2013; Kataeva et al., 2013); and (2) advances in  (bio)catalysis and basic understanding of the synthesis of cellulose are leading to routes for many  fuels and chemicals under mild conditions (Serrano‐Ruiz et al., 2010; Carpita, 2012; Shen et al., 2013;  Triantafyllidis et al., 2013; Yoon et al., 2013). Fundamental understanding of biofuels production  increased for microbial genomes by forward engineering of cyanobacteria, microalgae, aiming to  arrive at minimum genomes for synthesis of biofuels or chemicals (Chen and Blankenship, 2011;  Eckert et al., 2012; Ungerer et al., 2012; Jones and Mayfield, 2012; Kontur et al., 2012; Lee et al.,  2013).                                                               14  Biomass can be used for electric transport and biofuels within one pathway (Macedo et al., 2008)      83 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5     Figure 11.21. Production pathways to liquid and gaseous fuels from biomass and, for comparison from fossil fuels (adapted from GEA, 2012; Turkenburg et al., 2012). Bioenergy coupled with CCS (Spath and Mann, 2004; Liu et al., 2010) is seen as an option to mitigate  climate change through negative emissions if CCS can be successfully deployed (Cao and Caldeira  2010; Lenton and Vaughan 2009). BECCS features prominently in long‐run mitigation scenarios  (Sections 6.3.2 and 6.3.5) for two reasons: (1) The potential for negative emissions may allow shifting  emissions in time; and (2) in scenarios, negative emissions from BECCS compensate for residual  emissions in other sectors (most importantly transport) in the second half of the 21st century. As  illustrated in Figure 11.22, BECCS is markedly different than fossil CCS because it not only reduces  CO2 emissions by storing C in long‐term geological sinks, but it continually sequesters CO2 from the  air through regeneration of the biomass resource feedstock.  BECCS deployment is in the development and exploration stages. The most relevant BECCS project is  the ‘Illinois Basin – Decatur Project’  that is projected to inject 1 MtCO2/yr (Gollakota and McDonald,  2012; Senel and Chugunov, 2013). In the United States, two ethanol fuel production by fermentation  facilities are currently integrated commercially with carbon dioxide capture, pipeline transport, and  use in enhanced oil recovery in nearby facilities at a rate of about 0.2 MtCO2/yr (DiPietro et al.,  2012). Altogether, there are 16 global BECCS projects in exploration stage (Karlsson and Byström,  2011).  Critical to overall CO2 storage is the realization of a lignocellulosic biomass supply infrastructure for  large‐scale commodity feedstock production and efficient advanced conversion technologies at  scale; both benefit from cost reductions and technological learning as does the integrated system  with CCS, with financial and institutional conditions that minimize the risks of investment and  facilitate dissemination (Eranki and Dale, 2011; IEA, 2012c, 2013). Integrated analysis is needed to  capture system and knock‐on effects for bioenergy potentials. A nascent feedstock infrastructure for  densified biomass trading globally could indicate decreased pressure on the need for closely co‐ located storage and production (IEA, 2011; Junginger et al., 2014).  The overall technical potential is estimated to be around 10 GtCO2 storage per year for both  Integrated Gasification Combined Cycle (IGCC)‐CCS co‐firing (IGCC with co‐gasification of biomass),  and Biomass Integrated Gasification Combined Cycle (BIGCC)‐CCS dedicated, and around 6 GtCO2  storage for biodiesel based on gasification and Fischer‐Tropsch synthesis (FT diesel), and 2.7 GtCO2  for biomethane production (Koornneef et al., 2012, 2013). Another study estimates the potential      84 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   capacity (similar to technical potential) to be between 2.4 and 10 GtCO2 per year for 2030─2050  (McLaren, 2012). The economic potential, at a CO2 price of around 70 USD/t is estimated to be  around 3.3 GtCO2, 3.5 GtCO2, 3.1 GtCO2 and 0.8 GtCO2 in the corresponding four cases, judged to be  those with highest economic potential (Koornneef et al., 2012, 2013). Potentials are assessed on a  route‐by‐route basis and cannot simply be added, as they may compete and substitute each other.  Practical figures might be not much higher than 2.4 GtCO2 per year at 70─250 USD/tCO2 (McLaren,  2012). Altogether, until 2050, the economic potential is anywhere between 2─10 GtCO2 per year.  Some climate stabilization scenarios see considerable higher deployment towards the end of the  century, even in some 580─650 ppm scenarios, operating under different time scales, socioeconomic  assumptions, technology portfolios, CO2 prices, and interpreting BECCS as part of an overall  mitigation framework (e.g., Rose et al., 2012; Kriegler et al., 2013; Tavoni and Socolow, 2013).  Possible climate risks of BECCS relate to reduction of land carbon stock, feasible scales of biomass  production and increased N2O emissions, and potential leakage of CO2, which has been stored in  deep geologic reservoirs (Rhodes and Keith, 2008). The assumptions of sufficient spatially  appropriate CCS capture, pipeline, and storage infrastructure are uncertain. The literature highlights  that BECCS as well as CCS deployment is dependent on strong financial incentives, as they are not  cost competitive otherwise (Sections 7.5.5; 7.6.4; 7.9; 7.12).          85 of 179       Final Draft     Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Figure 11.22. Illustration of the sum of CO2eq (GWP100)15 emissions from the process chain of alternative transport and power generation technologies both with and without CCS. (*Differences in C-density between forest biomass and switchgrass are taken into account but not calorific values (balance-of-plant data are for switchgrass, ref. Larson et al., 2012). Specific emissions vary with biomass feedstock and conversion technology combinations, as well as lifecycle GHG calculation boundaries. For policy relevant purposes, counterfactual and market-mediated aspects (e.g., iLUC), changes in soil organic carbon, or changes in surface albedo need also to be considered, possibly leading to significantly different outcomes, quantitatively (Section 11.13.4, Figures 11.23 and 11.24). Unit: gCO2eq/MJEl (left y-axis, electricity); gCO2eq/MJ combusted (right y-axis, transport fuels). Direct CO2 emissions from energy conversion (‘vented’ and ‘stored’) are adapted from the mean values in Tables 12.7, 12.8, and 12.15 of ref. [1], which are based on the work of refs. [2, 3], and characterized with the emission metrics in ref. [4]. Impacts upstream in the supply chain associated with feedstock procurement (i.e., sum of GHGs from mining/cultivation, transport, etc.) are adapted from refs. [5, 6] and Figure 11.23 (median values). 1   Larson, et al. (2012); 2Woods, et al., (2007) ; 3Liu et al. (2010); 4Guest et al. (2013); 5Turconi et al. (2013); 6Jaramillo et al. (2008)                                                              15  Global Warming Potential over 100 years. See Glossary and Section 1.2.5.      86 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Figure 11.22 illustrates some GHG effects associated with BECCS pathways. Tradeoffs between CO2  capture rate and feedstock conversion efficiency are possible. Depicted are pathways with the  highest removal rate but not necessarily with the highest feedstock conversion rate. Among all  BECCS pathways, those based on integrated gasification combined cycle produce most significant  geologic storage potential from biomass, alone (shown in Figure 11.23, electricity) or coupled with  coal. Fischer‐Tropsch diesel fuel production with biomass as feedstock and CCS attached to plant  facilities could enable BECCS for transport; uncertainties in input factors, and output metrics warrant  further research (van Vliet et al., 2009). Fischer‐Tropsch diesel would also allow net removal but at  lower rates than BIGCC.  Economics of scale in power plant size are crucial to improve economic viability of envisaged BECCS  projects. Increasing power plant size requires higher logistic challenges in delivering biomass.   Scales of 4,000 to 10,000 Mg/day needed for >600 MW power plants could become feasible as the  biomass feedstock supply logistic development with manageable logistic costs if biomass is derived  from high‐yield monocrops; logistical costs are more challenging when biomass is derived from  residues (e.g., (Argo et al., 2013; Junginger et al., 2014). Large‐scale biomass production with flexible  integrated polygeneration facilities for fuels and/or power can improve the techno‐economic  performance, currently above market prices to become more economically competitive over time  (Meerman et al., 2011). In the future, increased operating experience of BECCS IGCC‐CCS through  technological improvements and learning could enable carbon neutral electricity and, in  combination with CCS, could result in net removal of CO2 (Figure 11.22). BECCS is among the lowest  cost CCS options for a number of key industrial sectors (Meerman et al., 2013). It should be noted  that primary empiric cost and performance data for dedicated bioenergy plants are not yet available  and needed for comprehensively assessing BECCS. The current status of CCS and on‐going research  issues are discussed in Sections 7.5.5 and 7.6.4. Social concerns constitute a major barrier for  implement demonstration and deployment projects.   Integrated bio‐refineries continue to be developed; for instance, 10% of the ethanol or  corresponding sugar stream goes into bio‐products in Brazil (REN21, 2012) including making  ethylene for polymers (IEA‐ETSAP and IRENA, 2013, p. ‐). Multi product bio‐refineries could produce  a wider variety of co‐products to enhance the economics of the overall process, facilitating learning  in the new industry (IEA, 2011); Lifecycle Analyses (LCAs) for these systems are complex (Pawelzik et  al., 2013).   There are alternatives to land‐based bioenergy. Microalgae, for example, offer a high‐end technical  potential. However, it might be compromised by water supply, if produced in arid land, or by  impacts on ocean ecosystems. To make microalgae cost competitive, maximizing algal lipid content  (and then maximizing growth rate) require technological breakthroughs (Davis et al., 2011a; Sun et  al., 2011; Jonker and Faaij, 2013). The market potential depends on the co‐use of products for food,  fodder, higher value products, and fuel markets (Chum et al., 2011).   Similarly, lignocellulosic feedstocks produced from waste or residues, or grown on land unsupportive  of food production (e.g., contaminated land for remediation as in previously mined land) have been  suggested to reduce socio‐environmental impact. In addition, lignocellulosic feedstocks can be bred  specifically for energy purposes, and can be harvested by coupling collection and pre‐processing  (densification and others) in depots prior to final conversion, which could enable delivery of more  uniform feedstocks throughout the year (Eranki and Dale, 2011; U.S. DOE, 2011; Argo et al., 2013).  Various conversion pathways are in research and development (R&D), near commercialization, or in  early deployment stages in several countries (see Section 2.6.3 in Chum et al., 2011). More  productive land is also more economically attractive for cellulosic feedstocks, in which case  competition with food production is more likely. Depending on the feedstock, conversion process,  prior land use, and land demand, lignocellulosic bioenergy can be associated with high or low GHG  emissions (e.g., Davis et al., 2011b). Improving agricultural lands and reducing non‐point pollution      87 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   emissions to watersheds remediate nitrogen run off and increase overall ecosystems’ health (Van  Dam et al., 2009a; b; Gopalakrishnan et al., 2012). Also regeneration of saline lands by salt‐tolerant  tree and grass species can have a large potential on global scale as demonstrated by Wicke et al.  (2011).  A range of agro‐ecological options to improve agricultural practices such as no/low tillage  conservation, agroforestry, etc., have potential to increase yields (e.g., in sub‐Saharan Africa), while  also providing a range of co‐benefits such as increased soil organic matter. Such options require a  much lower level of investment and inputs and are thus more readily applicable in developing  countries, while also holding a low risk of increased GHG emissions (Keating et al., 2013)(Keating et  al., 2013).  Substantial progress has also been achieved in the last four years in small‐scale bioenergy  applications in the areas of technology innovation, impact evaluation and monitoring, and in large‐ scale implementation programmes. For example, advanced combustion biomass cookstoves, which  reduce fuel use by more than 60% and hazardous pollutant as well as short‐lived climate pollutants  by up to 90%, are now in the last demonstration stages or commercial (Kar et al., 2012; Anenberg et  al., 2013). Innovative designs include micro‐gasifiers, stoves with thermoelectric generators to  improve combustion efficiency and provide electricity to charge LED lamps while cooking, stoves  with advanced combustion chamber designs, and multi‐use stoves (e.g., cooking and water heating  for bathing (Ürge‐Vorsatz et al., 2012; Anenberg et al., 2013). Biogas stoves, in addition to providing  clean combustion, help reduce the health risks associated with the disposal of organic wastes. There  has also been a boost in cookstove dissemination efforts ranging from regional (multi‐country)  initiatives (Wang et al., 2013b) to national, and project‐level interventions. In total, more than 200  cookstove large‐scale projects are in place worldwide, with several million efficient cookstoves  installed each year (Cordes, 2011). A Global Alliance for Clean Cookstoves has been launched that is  promoting the adoption of 100 million clean and efficient cookstoves per year by 2030 and several  countries have launched National Cookstove Programs in recent years (e.g., Mexico, Peru, Honduras,  and others). Many cookstove models are now manufactured in large‐scale industrial facilities using  state‐of‐the‐art materials and combustion design technology. Significant efforts are also in place to  develop international standards and regional stove testing facilities. In addition to providing tangible  local health and other sustainable benefits, replacing traditional open fires with efficient biomass  cookstoves has a global mitigation potential estimated in between 0.6 and 2.4 GtCO2eq/yr (Ürge‐ Vorsatz et al., 2012).  Small‐scale decentralized biomass power generation systems based on biomass combustion and  gasification and biogas production systems have the potential to meet the electricity needs of rural  communities in the developing countries. The biomass feedstocks for these small‐scale systems  could come from residues of crops and forests, wastes from livestock production, and/or from small‐ scale energy plantations (Faaij, 2006).  11.13.4    GHG emission estimates of bioenergy production systems  The combustion of biomass generates gross GHG emissions roughly equivalent to the combustion of  fossil fuels. If bioenergy production is to generate a net reduction in emissions, it must do so by  offsetting those emissions through increased net carbon uptake of biota and soils. The appropriate  comparison is then between the net biosphere flux in the absence of bioenergy compared to the net  biosphere flux in the presence of bioenergy production. Direct and indirect effects need to be  considered in calculating these fluxes.   Bioenergy systems directly influence local and global climate through (i) GHG emissions from fossil  fuels associated with biomass production, harvest, transport, and conversion to secondary energy  carriers (von Blottnitz and Curran, 2007; van der Voet et al., 2010); (ii) CO2 and other GHG emissions  from biomass or biofuel combustion (Cherubini et al., 2011); (iii) atmosphere‐ecosystem exchanges      88 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   of CO2 following land disturbance (Berndes et al., 2013; Haberl, 2013); (iv) climate forcing resulting  from emissions of short‐lived GHGs like black carbon and other chemically active gases (NOx, CO,  etc.) (Tsao et al., 2012; Jetter et al., 2012); (v) climate forcing resulting from alteration of biophysical  properties of the land surface affecting the surface energy balance (e.g., from changes in surface  albedo, heat and water fluxes, surface roughness, etc.; (Bonan, 2008; West et al., 2010a; Pielke Sr. et  al., 2011); and (vi) GHGs from land management and perturbations to soil biogeochemistry, e.g., N2O  from fertilizers, CH4, etc. (Cai, 2001; Allen et al., 2009). Indirect effects include the partial or  complete substitution of fossil fuels and the indirect transformation of land use by equilibrium  effects. Hence, the total climate forcing of bioenergy depends on feedstock, site‐specific climate and  ecosystems, management conditions, production pathway, end use, and on the interdependencies  with energy and land markets.   In contrast, bioenergy systems have often been assessed (e.g., in LCA studies, integrated models,  policy directives, etc.) under the assumption that the CO2 emitted from biomass combustion is  climate neutral16 because the carbon that was previously sequestered from the atmosphere will be  re‐sequestered if the bioenergy system is managed sustainably (Chum et al., 2011; Creutzig et al.,  2012). The shortcomings of this assumption have been extensively discussed in environmental  impact studies and emission accounting mechanisms (Searchinger et al., 2009; Searchinger, 2010;  Cherubini et al., 2011; Haberl, 2013).  Studies also call for a consistent and case‐specific carbon stock/flux change accounting that  integrates the biomass system with the global carbon cycle (Mackey et al., 2013). As shown in  Chapter 8 of WGI (Myhre and Shindell, 2013) and (Plattner et al., 2009; Fuglestvedt et al., 2010), the  climate impacts can be quantified at different points along a cause‐effect chain, from emissions to  changes in temperature and sea level rise. While a simple sum of the net CO2 fluxes over time can  inform about the skewed time distribution between sources and sinks (‘C debt’; (Marland and  Schlamadinger, 1995; Fargione et al., 2008; Bernier and Paré, 2013), understanding the climate  implication as it relates to policy targets (e.g., limiting warming to 2°C) requires models and/or  metrics that also include temperature effects and climate consequence (Smith et al., 2012c; Tanaka  et al., 2013). While the warming from fossil fuels is nearly permanent as it persists for thousands of  years, direct impacts from renewable bioenergy systems cause a perturbation in global temperature  that is temporary and even at times cooling if terrestrial carbon stocks are not depleted (House et  al., 2002; Cherubini et al., 2013; Joos et al., 2013; Mackey et al., 2013). The direct, physical climate  effects at various end‐points need to be fully understood and characterized – despite the  measurement challenges that some climate forcing mechanisms can entail (West et al., 2010b;  Anderson‐Teixeira et al., 2012), and coherently embedded in mitigation policy scenarios along with  the possible counterfactual effects. For example, in the specific case of existing forests that may  continue to grow if not used for bioenergy, some studies employing counterfactual baselines show  that forest bioenergy systems can temporarily have higher cumulative CO2 emissions than a fossil  reference system (for a time period ranging from a few decades up to several centuries; (Repo et al.,  2011; Mitchell et al., 2012; Pingoud et al., 2012; Bernier and Paré, 2013; Guest et al., 2013; Helin et  al., 2013; Holtsmark, 2013).                                                                The neutrality perception is linked to a misunderstanding of the guidelines for GHG inventories, e.g., IPCC –  Land Use, Land‐Use Change and Forestry (2000) states “Biomass fuels are included in the national energy and  carbon dioxide emissions accounts for informational purposes only. Within the energy module biomass  consumption is assumed to equal its regrowth. Any departures from this hypothesis are counted within the  Land Use Change and Forestry Model.” Carbon neutrality is valid if the countries account for LUC in their  inventories for self‐produced bioenergy.  16     89 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   In some cases, cooling contributions from changes in surface albedo can mitigate or offset these  effects (Arora and Montenegro, 2011; O’Halloran et al., 2012; Anderson‐Teixeira et al., 2012;  Hallgren et al., 2013).  Accounting always depends on the time horizon adopted when assessing climate change impacts,  and the assumed baseline, and hence includes value judgements (Schwietzke et al., 2011; Cherubini  et al., 2013; Kløverpris and Mueller, 2013).  Two specific contributions to the climate forcing of bioenergy, not addressed in detail in SRREN  include N2O and biogeophysical factors.  Nitrous oxide emissions: For first‐generation crop‐based biofuels, as with food crops (see Chapter  11), emissions of N2O from agricultural soils is the single largest contributor to direct lifecycle GHG  emissions, and one of the largest contributors across many biofuel production cycles (Smeets et al.,  2009a; Hsu et al., 2010). Emission rates can vary by as much as 700% between different crop types  for the same site, fertilization rate, and measurement period (Kaiser and Ruser, 2000; Don et al.,  2012; Yang et al., 2012). Increased estimates of N2O emissions alone can convert some biofuel  systems from apparent net sinks to net sources (Crutzen et al., 2007; Smith et al., 2012c).  Improvements in nitrogen use efficiency and nitrogen inhibitors can substantially reduce emissions  of N2O (Robertson and Vitousek, 2009). For some specific crops, such as sugarcane, N2O emissions  can be low (Macedo et al., 2008; Seabra et al., 2011) or high (Lisboa et al., 2011). Other bioenergy  crops require minimal or zero N fertilization and can reduce GHG emissions relative to the former  land use where they replace conventional food crops (Clair et al., 2008).   Biogeophysical factors: Land cover changes or land‐use disturbances of the surface energy balance,  such as surface albedo, surface roughness, and evapotranspiration influence the climate system  (Betts, 2001; Marland et al., 2003; Betts et al., 2007; Bonan, 2008; Jackson et al., 2008; Mahmood et  al., 2013). Perturbations to these can lead to both direct and indirect climate forcings whose impacts  can differ in spatial extent (global and/or local) (Bala et al., 2007; Davin et al., 2007). Surface albedo  is found to be the dominant direct biogeophysical climate impact mechanism linked to land cover  change at the global scale, especially in areas with seasonal snow cover (Claussen et al., 2001;  Bathiany et al., 2010), with radiative forcing effects possibly stronger than those of the co‐occuring  C‐cycle changes (Randerson et al., 2006; Lohila et al., 2010; Bright et al., 2011; Cherubini et al., 2012;  O’Halloran et al., 2012). Land cover changes can also affect other biogeophysical factors like  evapotranspiration and surface roughness, which can have important local (Loarie et al., 2011;  Georgescu et al., 2011) and global climatic consequences (Bala et al., 2007; Swann et al., 2010,  2011). Biogeophysical climate impacts from changes in land use are site‐specific and show variations  in magnitude across different geographic regions and biomes (Bonan, 2008; Anderson, 2010; Pielke  Sr. et al., 2011; Anderson‐Teixeira et al., 2012). Biogeophysical impacts should be considered in  climate impact assessments and in the design of land‐use policies to adequately assess the net  impacts of land‐use mitigation options (Jackson et al., 2008; Betts, 2011; Arora and Montenegro,  2011) as their size may be comparable to impacts from changes to the C cycle.   Figure 11.23 illustrates the range of lifecycle global direct climate impact (in g CO2 equivalents per  MJ, after characterization with GWP time horizon=100 years) attributed to major global bioenergy  products reported in the peer‐reviewed literature after 2010. Results are broadly comparable to  those of Chapter 2 in SRREN (Figures 2.10 and 2.11 in SRREN; Chum et al., 2011) Those figures  displayed negative emissions, resulting from crediting emission reduction due to substitution effects.  This appendix refrains from allocating credits to feedstocks to avoid double accounting.  Significant variation in the results reflects the wide range of conversion technologies and the  reported performances in addition to analyst assumptions affecting system boundary completeness,  emission inventory completeness, and choice of allocation method (among others). Additional ‘site‐ specific’ land‐use considerations such as changes in soil organic carbon stocks (∆SOC), changes in  surface albedo (∆albedo), and the skewed time distribution of terrestrial biogenic CO2 fluxes can      90 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   either reduce or compound land‐use impacts and are presented to exemplify that, for some  bioenergy systems, these impacts can be greater in magnitude than lifecycle impacts from feedstock  cultivation and bioenergy product conversion. ‘Site‐specific’ land‐use considerations are  geographically explicit and highly sensitive to background climate conditions, soil properties,  biomass yields, and land management regimes. The figure reveals that studies find very different  values depending on the boundaries of analysis chosen, site‐specific effects, and management  methods. Nonetheless, it is clear that fuels from sugarcane, perennial grasses, crop residues, and  waste cooking oil are more beneficial than other fuels (LUC emissions can still be relevant, see Figure  11.23). Another important result is that albedo effects and site‐specific CO2 fluxes are highly variable  for different forest systems and environmental conditions and determine the total climate forcing of  bioenergy from forestry.  Figure 11.23. Direct CO2eq (GWP100) emissions from the process chain or land-use disturbances of major bioenergy product systems, not including impacts from LUC (see Figure 11.24). The interpretation of values depends also on baseline assumption about the land carbon sink when appropriate and the intertemporal accounting frame chosen, and should also consider information from Figure 11.24. The lower and upper bounds of the bars represent the minimum and the maximum value reported in the literature. Whenever possible, peer-reviewed scientific literature published post SRREN is used (but results are comparable). Note that narrow ranges may be an artefact of the number of studies for a given case. Results are disaggregated in a manner showing the impact of Feedstock production (in gCO2eq/MJ lower heating value (LHV) of feedstock) and the contributions from end product/conversion technology. Results from conversion into final energy products Heat, Power, and Transport fuels include the contribution from Feedstock production and are shown in gCO2eq/MJ of final product. For some pathways, additional site-specific climate forcing agents apply and are presented as separate values to be added or subtracted from the value indicated by the median in the Feedstock bar (dark grey). Final products are also affected by these factors, but this is not displayed here. References: Corn 1–7; Oil crops 1, 8, 8–12; Crop residues 1, 4, 13–24; Sugarcane 2, 3, 5, 6, 25–27; Palm Oil 2, 3, 10, 28–31; Perennial grasses 1, 3, 11, 18, 22, 32–40; Short Rotation Woody Crops 1, 3, 6, 12, 22, 33, 35, 37, 38, 41–53; Forestry 5, 6, 38, 49, 54–66; Biogas, open storage: 67–69; Biogas, closed storage 69–71; Waste cooking oil: 22, 72–74. Note that the biofuels technologies for transport from lignocellulosic feedstocks, short rotation woody crops, and crop residues, including collection and delivery, are developing so larger ranges are expected than for more mature commercial technologies such as sugarcane ethanol and waste cooking oil (WCO)       91 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   biodiesel. The biogas electricity bar represents scenarios using LCAs to explore treating mixtures of a variety of lignocellulosic feedstocks (e.g., ensiled grain or agricultural residues or perennial grasses) with more easily biodegradable wastes (e.g., from animal husbandry), to optimize multiple outputs. Some of the scenarios assume CH4 leakage, which leads to very high lifecycle emissions. Gelfand et al. (2013); 2Nemecek et al. (2012); 3Hoefnagels et al. (2010); 4Kaufman et al. (2010); 5Cherubini et al. 6 7 8 9 10 (2009); Cherubini (2012); Wang et al. (2011b); Milazzo et al. (2013); Goglio et al. (2012); Stratton et al. (2011); 11Fazio and Monti (2011); 12Börjesson and Tufvesson (2011); 13Cherubini and Ulgiati (2010); 14Li et al. 15 16 17 18 (2012); Luo et al. (2009); Gabrielle and Gagnaire (2008); Smith et al. (2012b); Anderson-Teixeira et al. (2009); 19Nguyen et al. (2013); 20Searcy and Flynn (2008); 21Giuntoli et al. (2013); 22Whitaker et al. (2010); 23 Wang et al. (2013a); 24Patrizi et al. (2013); 25Souza et al. (2012a); 26Seabra et al. (2011); 27Walter et al. (2011); 28 Choo et al. (2011); 29Harsono et al. (2012); 30Siangjaeo et al. (2011); 31Silalertruksa and Gheewala (2012); 32 Smeets et al. (2009b); 33Tiwary and Colls (2010); 34Wilson et al. (2011); 35Brandão et al. (2011); 36Cherubini 37 38 39 40 and Jungmeier (2010); Don et al. (2012); Pucker et al. (2012); Monti et al. (2012); Bai et al. (2010); 41 Bacenetti et al. (2012); 42Budsberg et al. (2012); 43González-García et al. (2012a); 44González-García (2012b) ; 45 Stephenson et al. (2010); 46Hennig and Gawor (2012);47Buonocore et al. (2012); 48Gabrielle et al. (2013); 49 Dias and Arroja (2012); 50González-García et al. (2012b); 51Roedl (2010); 52Djomo et al. (2011); 53Njakou 54 55 56 57 Djomo et al. (2013); McKechnie et al. (2011); Pa et al. (2012); Puettmann et al. (2010); Guest et al. (2011); 58 59 60 61 Valente et al. (2011); Whittaker et al. (2011); Bright and Strømman (2009); Felder and Dones (2007); 62 Solli et al. (2009); 63Lindholm et al. (2011); 64Mallia and Lewis (2013); 65Bright et al. (2010); 66Bright and Strømman (2010); 67Rehl et al. (2012); 68Blengini et al. (2011); 69Boulamanti et al. (2013); 70Lansche and Müller 71 72 73 74 (2012); De Meester et al. (2012); Sunde et al. (2011); Thamsiriroj and Murphy (2011); Talens Peiró et al. (2010) 1 Direct and indirect land‐use change: Direct land‐use change occurs when bioenergy crops displace  other crops or pastures or forests, while ILUC results from bioenergy deployment triggering the  conversion to cropland of lands, somewhere on the globe, to replace some portion of the displaced  crops (Searchinger et al., 2008; Kløverpris et al., 2008; Delucchi, 2010; Hertel et al., 2010). Direct LUC  to establish biomass cropping systems can increase the net GHG emissions, for example, if carbon‐ rich ecosystems such as wetlands, forests, or natural grasslands are brought into cultivation (Gibbs  et al., 2008; UNEP, 2009, p. 2009; Chum et al., 2011). Biospheric C losses associated with LUC from  some bioenergy schemes can be, in some cases, more than hundred times larger than the annual  GHG savings from the assumed fossil fuel replacement (Gibbs et al., 2008; Chum et al., 2011).  Impacts have been shown to be significantly reduced when a dynamic baseline includes future  trends in global agricultural land use (Kløverpris and Mueller, 2013). Albeit at lower magnitude,  beneficial LUC effects can also be observed, for example, when some semi‐perennial crops,  perennial grasses or woody plants replace annual crops grown with high fertilizer levels, or where  such plants are produced on lands with carbon‐poor soils (Tilman et al., 2006; Harper et al., 2010;  Sterner and Fritsche, 2011; Sochacki et al., 2012). In particular, Miscanthus improves soil organic  carbon reducing overall GHG emissions (Brandão et al., 2011); degraded USA Midwest land for  economic agriculture, over a 20‐year period, shows successional perennial crops without the initial  carbon debt and indirect land‐use costs associated with food‐based biofuels (Gelfand et al., 2013).  Palm oil, when grown on more marginal grasslands, can deliver a good GHG balance and net carbon  storage in soil (Wicke et al., 2008). Such lands represent a substantial potential for palm oil  expansion in Indonesia without deforestation and draining peat lands (Wicke et al., 2011a).  In long‐term rotation forests, the increased removal of biomass for bioenergy may be beneficial or  not depending on the site‐specific forest conditions (Cherubini et al., 2012b). For long‐term rotation  biomass, the carbon debt (increased cumulative CO2 emissions for a duration in the order of a  rotation cycle or longer) becomes increasingly important (Schlamadinger and Marland, 1996;  Marland and Schlamadinger, 1997; Fargione et al., 2008; McKechnie et al., 2011; Hudiburg et al.,  2011). Calculations of specific GHG emissions from long‐term rotation forests need to account for  the foregone CO2‐accumulation (Searchinger, 2010; Holtsmark, 2012; Pingoud et al., 2012; Haberl et  al., 2012).   If part of a larger forest is used as a feedstock for bioenergy while the overall forest carbon stock  increases (the so‐called landscape perspective), then the overall mitigation effects is positive, in  particular over several harvesting cycles making use of the faster carbon sequestration rates of      92 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   younger forests (Daigneault et al., 2012; Ximenes et al., 2012; Lamers and Junginger, 2013; Latta et  al., 2013). (Nabuurs et al., 2013), observe first signs of a carbon sink saturation in European forest  biomass and suggest to focus less on the forest biomass sink strength but to consider a mitigation  strategy that maximizes the sum of all the possible components: (1) carbon sequestration in forest  biomass; (2) soil and wood products; and (3) the effects of material and energy substitution of  woody biomass. In general, the use of easily decomposable residues and wastes for bioenergy can  produce GHG benefits (Zanchi et al., 2012), similarly to increasing the biomass outtake from forests  affected by high mortality rates (Lamers et al., 2013), whereas the removal of slowly decomposing  residues reduces soil carbon accumulation at a site and results in net emissions (Repo et al., 2011).  The anticipation of future bioenergy markets may promote optimized forest management practices  or afforestation of marginal land areas to establish managed plantations, so contributing to  increased forest carbon stocks (Sedjo and Tian, 2012). Rather than leading to wide‐scale loss of  forest lands, growing markets for tree products can provide incentives for maintaining or increasing  forest stocks and land covers, and improving forest health through management (Eisenbies et al.,  2009; Dale et al., 2013). If managed to maximize CO2 storage rate over the long‐term, long‐term  rotation forests offer low‐cost mitigation options, in particular, when woody products keep carbon  within the human‐built environment over long‐time scales (e.g., wood substituting for steel joist;  (Lippke et al., 2011).  Indirect land‐use change is difficult to ascertain because the magnitude of these effects must be  modelled (Nassar et al., 2011) raising important questions about model validity and uncertainty  (Liska and Perrin, 2009; Plevin et al., 2010; Khanna et al., 2011; Gawel and Ludwig, 2011; Wicke et  al., 2012) and policy implications (DeCicco, 2013; Finkbeiner, 2013; Plevin et al., 2013). Available  model‐based studies have consistently found positive and, in some cases, high emissions from LUC  and ILUC, mostly of first‐generation biofuels (Figure 11.23), albeit with high variability and  uncertainty in results (Hertel et al., 2010; Taheripour et al., 2011; Dumortier et al., 2011; Havlík et  al., 2011; Chen et al., 2012; Timilsina et al., 2012; Warner et al., 2013). Causes of the great  uncertainty include: incomplete knowledge on global economic dynamics (trade patterns, land‐use  productivity, diets, use of by‐products, fuel prices, and elasticities); selection of specific policies  modelled; and the treatment of emissions over time (O’Hare et al., 2009; Khanna et al., 2011; Wicke  et al., 2012). In addition, LUC modelling philosophies and model structures and features (e.g.,  dynamic vs. static model) differ among studies. Variations in estimated GHG emissions from biofuel‐ induced LUC are also driven by differences in scenarios assessed, varying assumptions, inconsistent  definitions across models (e.g., LUC, land type), specific selection of reference scenarios against  which (marginal) LUC is quantified, and disparities in data availability and quality. The general lack of  thorough sensitivity and uncertainty analysis hampers the evaluation of plausible ranges of  estimates of GHG emissions from LUC.   Wicke et al. (2012) identified the need to incorporate the impacts of ILUC prevention or mitigation  strategies in future modelling efforts, including the impact of zoning and protection of carbon stocks,  selective sourcing from low risk‐areas, policies and investments to improve agricultural productivity,  double cropping, agroforestry schemes, and the (improved) use of degraded and marginal lands (see  Box 7.1). Indirect land‐use change is mostly avoided in the modelled mitigation pathways in Chapter  6. The relatively limited fuel coverage in the literature precludes a complete set of direct  comparisons across alternative and conventional fuels sought by regulatory bodies and researchers.  GHG emissions from LUC can be reduced, for instance through production of bioenergy co‐products  that displace additional feedstock requirements, thus decreasing the net area needed (e.g., for corn,  Wang et al., 2011a; for wheat, (Berndes et al., 2011). Proper management of livestock and  agriculture can lead to improved resource efficiency, lower GHG emissions, and lower land use while  releasing land for bioenergy production as demonstrated for Europe (de Wit et al., 2013) and  Mozambique (van der Hilst et al., 2012b). For land transport, cellulosic biomass, such as Miscanthus,  has been suggested as a relatively low‐carbon source for bioethanol that could be produced at scale,      93 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   but only if ILUC can be avoided by not displacing food and other commodities and if comprehensive  national land management strategies are developed (e.g., Dornburg et al., 2010; Scown et al., 2012).  Negative ILUC values are theoretically possible (RFA, 2008). Producing biofuels from wastes and  sustainably harvested residues, and replacing first‐generation biofuel feedstocks with lignocellulosic  crops (e.g., grasses) would induce little or no iLUC (Davis et al., 2011b; Scown et al., 2012). While  ILUC quantifications remain uncertain, lower agricultural yields, land‐intensive diets, and livestock  feeding efficiencies, stronger climate impacts and higher energy crop production levels can result in  higher LUC‐related GHG emissions. Strong global and regional governance (forest protection,  zoning), technological change in agriculture and biobased options, and high‐yield bioenergy crops  and use of residues and degraded land (if available) could all reduce iLUC (Van Dam et al., 2009a; b;  Wicke et al., 2009; Fischer et al., 2010; de Wit et al., 2011, 2013; van der Hilst et al., 2012a; Rose et  al., 2013). As with any other renewable fuel, bioenergy can replace or complement fossil fuel. The  fossil fuel replacement effect, relevant when a global cap on CO2 emissions is absent, is discussed in  Chapter 8.7. Indirect effects are not restricted to indirect GHG effects of production of biomass in  agricultural systems; there are also indirect (market‐mediated) effects of wood energy, but also  effects in terms of biodiversity threats, environmental degradation, and external social costs, which  are not considered here.      94 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Figure 11.24. Estimates of GHGLUC emissions – GHG emissions from biofuel production-induced LUC (as gCO2eq/MJfuel produced) over a 30-year time horizon organized by fuel(s), feedstock, and study. Assessment methods, LUC estimate types and uncertainty metrics are portrayed to demonstrate the diversity in approaches and differences in results within and across any given category. Points labeled ‘a’ on the Y-axis represent a commonly used estimate of lifecycle GHG emissions associated with the direct supply chain of petroleum gasoline (frame A) and diesel (frame B). These emissions are not directly comparable to GHGLUC because the emission sources considered are different, but are potentially of interest for scaling comparison. Based on Warner et al. (2013). Please note: These estimates of global LUC are highly uncertain, unobservable, unverifiable,       95 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   and dependent on assumed policy, economic contexts, and inputs used in the modelling. All entries are not equally valid nor do they attempt to measure the same metric despite the use of similar naming conventions (e.g., ILUC). In addition, many different approaches to estimating GHGLUC have been used. Therefore, each paper has its own interpretation and any comparisons should be made only after careful consideration. *CO2eq includes studies both with and without CH4 and N2O accounting. 11.13.5    Aggregate future potential deployment in integrated models  In SRREN scenarios (IPCC, 2011), bioenergy is projected to contribute 80–190 EJ/yr to global primary  energy supply by 2050 for 50% of the scenarios in the two mitigation levels modelled. The min to  max ranges were 20–265 EJ/yr for the less stringent scenarios and 25–300 EJ for the tight mitigation  scenarios (<440 ppm). Many of these scenarios coupled bioenergy with CCS. The Global Energy  Assessment (GEA, 2012) scenarios project 80–140 EJ by 2050, including extensive use of agricultural  residues and second‐generation bioenergy to try to reduce the adverse impacts on land use and  food production, and the co‐processing of biomass with coal or natural gas with CCS to make low net  GHG‐emitting transport fuels and or electricity.   Traditional biomass demand is steady or declines in most scenarios from 34 EJ/yr. The transport  sector increases nearly ten‐fold from 2008 to 18–20 EJ/yr while modern uses for heat, power,  combinations, and industry increase by factors of 2─4 from 18 EJ in 2008 (Fischedick et al., 2011).  The 2010 International Energy Agency (IEA) model projects a contribution of 12 EJ/yr (11%) by 2035  to the transport sector, including 60% of advanced biofuels for road and aviation. Bioenergy supplies  5% of global power generation in 2035, up from 1% in 2008. Modern heat and industry doubles their  contributions from 2008 (IEA, 2010). The future potential deployment level varies at the global and  national level depending on the technological developments, land availability, financial viability, and  mitigation policies.   The AR5 transformation pathway studies suggest that modern bioenergy could play a significant role  within the energy system (Section 6.3.5) providing 5 to 95 EJ/yr in 2030, 10 to 245 EJ/yr in 2050, and  105 to 325 EJ/yr in 2100 under idealized full implementation scenarios (see also Figure 7.12), with  immediate, global, and comprehensive incentives for land‐related mitigation options. The scenarios  project increasing deployment of bioenergy with tighter climate change targets, both in a given year  as well as earlier in time (see Figure 6.20). Models project increased dependence, as well as  increased deployment, of modern bioenergy, with some models projecting 35% of total primary  energy from bioenergy in 2050, and as much as 50% of total primary energy from modern bioenergy  in 2100. Bioenergy’s share of regional total electricity and liquid fuels could be significant—up to  35% of global regional electricity from biopower by 2050, and up to 70% of global regional liquid  fuels from biofuels by 2050. However, the cost‐effective allocation of bioenergy within the energy  system varies across models. Several sectoral studies, focusing on biophysical constraints, model  assumptions (e.g., estimated increase in crop yields over large areas), current observations, suggest  to focus on the lower half of the ranges reported above (Field et al., 2008; Campbell et al., 2008;  Johnston et al., 2009a, 2011; Haberl et al., 2013b).  BECCS features prominently in many mitigation scenarios. BECCS is deployed in greater quantities  and earlier in time the more stringent the climate policy (Section 6.3.5). Whether BECCS is essential  for mitigation, or even sufficient, is unclear. In addition, the likelihood of BECCS deployment is  difficult to evaluate and depends on safety confirmations, affordability and public acceptance (see  Section 11.13.3 for details). BECCS may also affect the cost‐effective emissions trajectory (Richels et  al., In Review; Rose et al., 2013).   Some integrated models are cost‐effectively trading off lower land carbon stocks and increased land  N2O emissions for the long‐run mitigation benefits of bioenergy (Rose et al., 2013; Popp et al., 2013).  The models find that bioenergy could contribute effectively to climate change mitigation despite  land conversion and intensification emissions. However, as discussed below and in Section 11.9,      96 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   policy implementation and coordination are factors to consider. In these models, constraining  bioenergy has a cost. For instance, limiting global bioenergy availability to 100 EJ/year tripled  marginal abatement costs and doubled consumption losses associated with transformation  pathways (Rose et al., 2013). Overall outcomes may depend strongly on governance of land use and  deployment of best practices in agricultural production (see sections above). Progressive  developments in governance of land and modernization of agriculture and livestock and effective  sustainability frameworks can help realize large parts of the technical bioenergy potential with low  associated GHG emissions.  With increasing scarcity of productive land, the growing demand for food and bioenergy could  induce substantial LUC causing high GHG emissions and/or increased agricultural intensification and  higher N2O emissions unless wise integration of bioenergy into agriculture and forestry landscapes  occurs (Delucchi, 2010). Consideration of LUC emissions in integrated models show that valuing or  protecting global terrestrial carbon stocks reduces the potential LUC‐related GHG emissions of  energy crop deployment, and could lower the cost of achieving climate change objectives, but could  exacerbate increases in agricultural commodity prices (Popp et al., 2011; Reilly et al., 2012). Many  integrated models are investigating idealized policy implementation pathways, assuming global  prices on GHG (including the terrestrial land carbon stock); if such conditions cannot be realized,  certain types of bioenergy could lead to additional GHG emissions. More specifically, if the global  terrestrial land carbon stock remains unprotected, large GHG emissions from bioenergy‐related LUC  alone are possible (Melillo et al., 2009; Wise et al., 2009; Creutzig et al., 2012; Calvin et al., 2013b).  In summary, recent integrated model scenarios project between 10─245 EJ/yr modern bioenergy  deployment in 2050. Good governance and favourable conditions for bioenergy development may  facilitate higher bioenergy deployment while sustainability and livelihood concerns might constrain  deployment of bioenergy scenarios to low values (see Section 11.13.6).  11.13.6    Bioenergy and sustainable development  The nature and extent of the impacts of implementing bioenergy depend on the specific system, the  development context, and on the size of the intervention (Section 11.4.5). The effects on livelihoods  have not yet been systematically evaluated in integrated models (Davis et al., 2013; Muys et al.,  2013; Creutzig et al., 2013), even if human geography studies have shown that bioenergy  deployment can have strong distributional impacts (Davis et al., 2013; Muys et al., 2013). The total  effects on livelihoods will be mediated by global market dynamics, including policy regulations and  incentives, the production model and deployment scale, and place‐specific factors such as  governance, land tenure security, labour and financial capabilities, among others (Creutzig et al.,  2013).  Bioenergy projects can be economically beneficial, e.g., by raising and diversifying farm incomes and  increasing rural employment through the production of biofuels for domestic use (Gohin, 2008) or  export markets (Wicke et al., 2009; Arndt et al., 2011).          97 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Box 11.9 Examples of co-benefits from biofuel production Brazilian sugar cane ethanol production provides six times more jobs than the Brazilian petroleum  sector and spreads income benefits across numerous municipalities (de Moraes et al., 2010). Worker  income is higher than in nearly all other agricultural sectors (de Moraes et al., 2010; Satolo and  Bacchi, 2013) and several sustainability standards have been adopted (Viana and Perez, 2013). When  substituting gasoline, ethanol from sugar cane also eliminates lead compounds and reduces noxious  emissions (Goldemberg et al., 2008). Broader strategic planning, understanding of cumulative  impacts, and credible and collaborative decision making processes can help to enhance biodiversity  and reverse ecological fragmentation, address direct and iLUC, improve the quality and durability of  livelihoods, and other sustainability issues (Duarte et al., 2013).     Co‐benefits of palm oil production have been reported in the major producer countries, Malaysia  and Indonesia (Sumathi et al., 2008; Lam et al., 2009) as well as from new producer countries  (Garcia‐Ulloa et al., 2012). Palm oil production results in employment creation as well as in  increment state and individual income (Sumathi et al., 2008; Tan et al., 2009; Lam et al., 2009; Sayer  et al., 2012; von Geibler, 2013). When combined with agroforestry, palm oil plantations can increase  food production locally and have a positive impact on biodiversity (Lam et al., 2009; Garcia‐Ulloa et  al., 2012) and when palm oil plantations are installed on degraded land further co‐benefits on  biodiversity and carbon enhancement (Sumathi et al., 2008; Garcia‐Ulloa et al., 2012; Sayer et al.,  2012). Further, due to its high productivity, palm oil plantations can produce the same bioenergy  input using less land than other bio‐energy crops (Sumathi et al., 2008; Tan et al., 2009). Certification  in palm oil production can become a means for increasing sustainable production of biofuels (Tan et  al., 2009; Edser, 2012; von Geibler, 2013).   Similarly, co‐benefits from the production of Jatropha as a biofuel crop in developing countries have  been reported, mainly when Jatropha is planted on degraded land. These include increases in  individuals income (Garg et al., 2011; Arndt et al., 2012), improvement in energy security at the local  level (Muys et al., 2013; von Maltitz and Setzkorn, 2013), and reducing soil erosion (Garg et al.,  2011).  The establishment of large‐scale biofuels feedstock production can also cause smallholders, tenants,  and herders to lose access to productive land, while other social groups such as workers, investors,  company owners, biofuels consumers, and populations who are more responsible for GHG emission  reductions enjoy the benefits of this production (van der Horst and Vermeylen, 2011). This is  particularly relevant where large areas of land are still unregistered or are being claimed and under  dispute by several users and ethnic groups (Dauvergne and Neville, 2010). Furthermore, increasing  demand for first‐generation biofuels is partly driving the expansion of crops like soy and oil palm,  which in turn contribute to promote large‐scale agribusinesses at the expense of family and  community‐based agriculture, in some cases (Wilkinson and Herrera, 2010). Biofuels deployment  can also translate into reductions of time invested in on‐farm subsistence and community‐based  activities, thus translating into lower productivity rates of subsistence crops and an increase in intra‐ community conflicts as a result of the uneven share of collective responsibilities (Mingorría et al.,  2010).   Bioenergy deployment is more beneficial when it is not an additional land‐use activity expanding  over the landscape, but rather integrates into existing land uses and influences the way farmers and  forest owners use their land. Various studies indicate the ecosystem services and values that  perennial crops have in restoring degraded lands, via agroforestry systems, controlling erosion, and  even in regional climate effects such as improved water retention and precipitation (Faaij, 2006;  Wicke et al., 2011c; Immerzeel et al., 2013). Examples include adjustments in agriculture practices  where farmers, for instance, change their manure treatment to produce biogas, reduce methane      98 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   losses and reduce N losses. Changes in management practice may swing the net GHG balance of  options and also have clear sustainable development implications (Davis et al., 2013).  Small‐scale bioenergy options can provide cost‐effective alternatives for mitigating climate change,  at the same time helping advance sustainable development priorities, particularly in rural areas of  developing countries. IEA (2012b) estimates that 2.6 billion people worldwide depend on traditional  biomass for cooking, while 84% of these belong to rural communities. Use of low‐quality fuels and  inefficient cooking and heating devices leads to pollution resulting in nearly 4 million premature  deaths every year, and a range of chronic illnesses and other health problems (Lim et al., 2012; see  Section 9.7.3.1). Modern small‐scale bioenergy technologies such as advanced/efficient cook stoves,  biogas for cooking and village electrification, biomass gasifiers, and bagasse‐based co‐generation  systems for decentralized power generation, can provide energy for rural communities with energy  services that also promote rural development (IEA, 2011). Such bioenergy systems reduce CO2  emissions from unsustainable biomass harvesting and short‐lived climate pollutants, e.g., black  carbon, from cleaner combustion (Chung et al., 2012). Scaling up clean cookstove initiatives could  not only save 2 million lives a year, but also significantly reduce GHG emissions (Section 11.13.3).  Efficient biomass cook stoves and biogas stoves at the same time provide multiple benefits: reduce  pressure on forests and biodiversity, reduce exposure to smoke‐related health hazards, reduce  drudgery for women in collecting fuelwood, and save money if purchasing fuels (Martin et al., 2011).  Benefits from the dissemination of improved cookstoves outweigh their costs by seven‐fold, when  their health, economic, and environmental benefits are accounted for (Garcia‐Frapolli et al., 2010).   Table 11.12 presents the implications of bioenergy options in the light of social, institutional,  environmental, economic, and technological conditions. The relationship between bioenergy and  these conditions is complex and there could be negative or positive implications, depending on the  type of bioenergy option, the scale of the production system and the local context. While biofuels  can allow the reduction of fossil fuel use and of GHG emissions, they often shift environmental  burdens towards land use‐related impacts (i.e., eutrophication, acidification, water depletion,  ecotoxicity; EMPA, 2012; Smith and Torn, 2013; Tavoni and Socolow, 2013). Co‐benefits and adverse  side‐effects do not necessarily overlap, neither geographically nor socially (Dauvergne and Neville,  2010; Wilkinson and Herrera, 2010; van der Horst and Vermeylen, 2011). The main potential co‐ benefits are related to access to energy and impacts on the economy and well‐being, jobs creation,  and improvement of local resilience (Walter et al., 2011; Creutzig et al., 2013). Main risks of crop‐ based bioenergy for sustainable development and livelihoods include competition on arable land  (Haberl et al., 2013b) and consequent impact on food security, tenure arrangements, displacement  of communities and economic activities, creation of a driver of deforestation, impacts on  biodiversity, water, and soil, or increment in vulnerability to climate change, and unequal  distribution of benefits (Sala et al., 2000; Hall et al., 2009; German et al., 2011; Thompson et al.,  2011b; SREX, 2012).  Good governance is an essential component of a sustainable energy system. Integrated studies that  compare impacts of bioenergy production between different crops and land management strategies  show that the overall impact (both ecological and socio‐economic) depends strongly on the  governance of land use and design of the bioenergy system see van der Hilst et al. (2012) in the  European context, and Van Dam et al. (2009a; b) for different crops and scenarios in Argentina). Van  Eijck et al. (2012) show similar differences in impacts between the production and use of Jatropha  based on smallholder production versus plantation models. This implies that governance and  planning have a strong impact on the ultimate result and impact of large‐scale bioenergy  deployment. Legislation and regulation of bioenergy as well as voluntary certification schemes are  required to guide bioenergy production system deployment so that the resources and feedstocks be  put to best use, and that (positive and negative) socioeconomic and environmental issues are  addressed as production grows (van Dam et al., 2010). There are different options, from voluntary to  legal and global agreements, to improve governance of biomass markets and land use that still      99 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   require much further attention (Verdonk et al., 2007). The integration of bioenergy systems into  agriculture and forest landscapes can improve land and water use efficiency and help address  concerns about environmental impacts of present land use (Berndes et al., 2004, 2008; Börjesson  and Berndes, 2006; Sparovek et al., 2007; Gopalakrishnan et al., 2009, 2011a; b, 2012; Dimitriou et  al., 2009, 2011; Dornburg et al., 2010; Batidzirai et al., 2012; Parish et al., 2012; Baum et al., 2012;  Busch, 2012), but the global potentials of such systems are difficult to determine (Berndes and  Börjesson, 2007; Dale and Kline, 2013). Similarly, existing and emerging guiding principles and  governance systems influence biomass resources availability (Stupak et al., 2011). Certification  approaches can be useful, but they should be accompanied by effective territorial policy frameworks  (Hunsberger et al., 2012).      Table 11.12 Potential institutional, social, environmental, economic and technological implications of bioenergy options at local to global scale Institutional  May contribute to energy independence (+), especially at the local level (reduce  dependency on fossil fuels) (2, 20, 32, 39,50)  Can improve (+) or decrease (‐) land tenure and use rights for local stakeholders (2, 17, 38,  50)  Cross‐sectoral coordination (+) or conflicts (‐) between forestry, agriculture, energy, and/or  mining (2, 13, 26, 31, 60)  Impacts on labor rights among the value chain (2, 6, 17)  Promoting of participative mechanisms for small‐scale producers (14, 15)  Social  Competition with food security including food availability (through reduced food production  at the local level), food access (due to price volatility), usage (as food crops can be diverted  towards biofuel production), and consequently to food stability. Bio‐energy derived from  residues, wastes, or by‐products is an exception (1,2, 7, 9, 12, 18, 23)   Integrated systems (including agroforestry) can improve food production at the local level  creating a positive impact towards food security (51, 52, 53, 69, 73, 74). Further, biomass  production combined with improved agricultural management can avoid such competition  and bring investment in agricultural production systems with overall improvements of  management as a result (as observed in Brazil) (60, 63 66, 67, 70, 71).  Increasing (+) or decreasing (‐) existing conflicts or social tension (9, 14, 19, 26)  Impacts on traditional practices: using local knowledge in production and treatment of  bioenergy crops (+) or discouraging local knowledge and practices (‐) (2, 50)  Displacement of small‐scale farmers (14, 15, 19). Bioenergy alternatives can also empower  local farmers by creating local income opportunities.   Promote capacity building and new skills (3, 15, 50)  Gender impacts (2, 4, 14, 15, 27)  Efficient biomass techniques for cooking (e.g., biomass cookstoves) can have positive  impacts on health, especially for women and children in developing countries (42, 43, 44)  Environmental  Biofuel plantations can promote deforestation and/or forest degradation, under weak or no  regulation (1, 8, 22).   When used on degraded lands, perennial crops offer large‐scale potential to improve soil  carbon and structure, abate erosion and salinity problems. Agroforestry schemes can have  multiple benefits including increased overall biomass production, increase biodiversity and  higher resilience to climate changes. (59, 64, 65, 69, 73)  Some large‐scale bio‐energy crops can have negative impacts on soil quality, water  pollution, and biodiversity. Similarly potential adverse side‐effects can be a consequence of  increments in use of fertilizers for increasing productivity (7, 12, 26, 30). Experience with  sugarcane plantations has shown that they can maintain soil structure (56) and application  of pesticides can be substituted by the use of natural predators and parasitoids (57, 71).   Can displace activities or other land uses (8, 26)     +  +/‐  +/‐  +/‐  +    ‐  Scale  Local to national  Local  Local to national  Local to national  Local to national  Scale  Local to global  +  Local  +/‐  +/‐  +/‐  +  +/‐  +    ‐  Local to national  Local  Local  Local  Local to national  Local to national  Scale  Local to global  +  Local to global  ‐/+  Local to  transboundary  Local to global  ‐      100 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Local to  transboundary  Local to  transboundary  Local to national  Local to global  Scale  Local  Local to national  Local to global  Local to regional  Local to regional  National   Local to regional  Scale  Local to global  Local  Local  Local  Smart modernization and intensification can lead to lower environmental impacts and more  efficient land use (75, 76).  Creating bio‐energy plantations on degraded land can have positive impacts on soil and  biodiversity (12)  There can be tradeoffs between different land uses, reducing land availability for local  stakeholders (45, 46, 47,48, 49). Multicropping system provide bioenergy while better  maintaining ecological diversity and reducing land‐use competition (58).  Ethanol utilization leads to the phaseout of lead addititives and methyl tertiary‐butyl ether  (MBTE) and reduces sulfur, particulate matter, and carbon monoxide emissions (55)  Economic  Increase in economic activity, income generation, and income diversification (1, 2, 3, 12, 20,  21, 27, 54)  Increase (+) or decrease (‐) market opportunities (16, 27, 31)  Contribute to the changes in prices of feedstock (2, 3, 5, 21)  May promote concentration of income and/or increase poverty if sustainability criteria and  strong governance is not in place (2, 16, 26)  Using waste and residues may create socio‐economic benefits with little environmental  risks (2, 41, 36)  Uncertainty about mid‐ and long‐term revenues (6, 30)  Employment creation (3, 14, 15)  Technological  Can promote technology development and/or facilitate technology transfer (2, 27, 31)  Increasing infrastructure coverage (+). However if access to infrastructure and/or  technology is reduced to few social groups it can increase marginalization (‐) (27, 28, 29)  Bioenergy options for generating local power or to use residues may increase labor  demand, creating new job opportunities. Participatory technology development also  increases acceptance and appropriation (6, 8, 10, 37, 40)  Technology might reduce labor demand (‐). High dependent of tech. transfer and/or  acceptance  1 +  +  ‐/+  +    +  +/‐  +/‐  ‐  +  ‐  +    +  +/‐  +  ‐  Alves Finco and Doppler (2010); 2Amigun et al. (2011); 3Arndt et al. (2012); 4Arndt et al. (2011); 5Arndt et 6 7 8 9 al.(2012); Awudu and Zhang (2012); Beringer et al. (2011); Borzoni (2012); Bringezu et al. (2012); 10 11 12 13 Cacciatore et al. (2012); Cançado et al. (2006); Danielsen et al. (2009); Diaz-Chavez (2011); 14Duvenage 15 16 17 18 et al. (2013); Ewing and Msangi (2009); Gasparatos et al. (2011); German and Schoneveld (2012); Haberl et al. (2011a); 19Hall et al. (2009); 20Hanff et al. (2011); 21Huang et al. (2012); 22Koh and Wilcove (2008); 23 Koizumi (2013); 24Kyu et al. (2010); 25Madlener et al. (2006); 26Martinelli and Filoso (2008); 27Mwakaje (2012); 28 Oberling et al. (2012); 29Schut et al. (2010); 30Selfa et al. (2011); 31Steenblik (2007); 32Stromberg and Gasparatos (2012); 33Searchinger et al. (2009); 34Searchinger et al. (2008); 35Smith and Searchinger (2012); 36 Tilman et al. (2009); 37Van de Velde et al. (2009); 38von Maltitz and Setzkorn (2013); 39Wu and Lin (2009); 40 Zhang et al. (2011); 41Fargione et al. (2008); 42Jerneck and Olsson (2013); 43Gurung and Oh (2013); 44 O’Shaughnessy et al. (2013); 45German et al. (2013); 46Cotula (2012); 47Mwakaje (2012); 48Scheidel and Sorman (2012); 49Haberl et al.(2013b); 50Muys et al. (2013); 51Egeskog et al. (2011); 52Diaz-Chavez (2012); 53 Ewing and Msangi (2009); 54de Moraes et al. (2010); 55Goldemberg (2007); 56Walter et al. (2011); 57Macedo (2005); 58Langeveld et al. (2013); 59Van Dam et al. (2009a; b); 60van Dam et al. (2010); 61van Eijck et al. (2012); 62 van Eijck et al. (2014); 63Martínez et al. (2013); 64van der Hilst et al. (2010); 65van der Hilst et al. (2012); 66van der Hilst and Faaij (2012); 67van der Hilst et al. (2012b); 68Hoefnagels et al. (2013); 69Immerzeel et al. (2013); 70 Lynd et al. (2011); 71Smeets et al. (2008); 72Smeets and Faaij (2010); 73Wicke et al. (2013); 74Wiskerke et al. (2010); 75De Wit et al. (2011); 76de Wit et al. (2013) 11.13.7    Tradeoffs and synergies with land, water, food, and biodiversity  This section summarizes results from integrated models (models that have a global aggregate view,  but cannot disaggregate place‐specific effects in biodiversity and livelihoods discussed above) on  land, water, food, and biodiversity. In these models, at any level of future bioenergy supply, land  demand for bioenergy depends on (1) the share of bioenergy derived from wastes and residues  (Rogner et al., 2012); (2) the extent to which bioenergy production can be integrated with food or  fiber production, which ideally results in synergies (Garg et al., 2011; Sochacki et al., 2013) or at least  mitigates land‐use competition (Berndes et al., 2013); (3) the extent to which bioenergy can be  grown on areas with little current or future production, taking into account growing land demand for      101 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   food (Nijsen et al., 2012); and (4) the volume of dedicated energy crops and their yields (Haberl et  al., 2010; Batidzirai et al., 2012; Smith et al., 2012d). Energy crop yields per unit area may differ by  factors of >10 depending on differences in natural fertility (soils, climate), energy crop plants,  previous land use, management and technology (Johnston et al., 2009a; Lal, 2010; Beringer et al.,  2011; Pacca and Moreira, 2011; Smith et al., 2012a; Erb et al., 2012a). Assumptions on energy crop  yields are one of the main reasons for the large differences in estimates of future area demand of  energy crops (Popp et al., 2013). Likewise, assumptions on yields, strategies, and governance on  future food/feed crops have large implications for assessments of the degree of land competition  between biofuels and these land uses (Batidzirai et al., 2012; de Wit et al., 2013).  However, across models, there are very different potential landscape transformation visions in all  regions (Sections 6.3.5 and 11.9.). Overall, it is difficult to generalize on regional land cover effects of  mitigation. Some models assume significant land conversion while other models do not. In idealized  implementation scenarios, there is expansion of energy cropland and forest land in many regions,  with some models exhibiting very strong forest land expansion and others very little by 2030. Land  conversion is increased in the 450 ppm scenarios compared to the 550 ppm scenarios, but at a  declining share, a result consistent with a declining land‐related mitigation rate with policy  stringency. The results of these integrated model studies need to be interpreted with caution, as not  all GHG emissions and biogeophysical or socio‐economic effects of bioenergy deployment are  incorporated into these models, and as not all relevant technologies are represented (e.g., cascade  utilization).   Large‐scale bioenergy production from dedicated crops may affect water availability and quality (see  Section 6.6.2.6), which are highly dependent on (1) type and quantity of local freshwater resources;  (2) necessary water quality; (3) competition for multiple uses (agricultural, urban, industrial, power  generation), and (4) efficiency in all sector end uses (Gerbens‐Leenes et al., 2009; Coelho et al.,  2012). In many regions, additional irrigation of energy crops could further intensify existing  pressures on water resources (Popp et al., 2011). Studies indicate that an exclusion of severe water  scarce areas for bioenergy production (mainly to be found in the Middle East, parts of Asia, and  western United States) would reduce global technical bioenergy potentials by 17% until 2050 (van  Vuuren et al., 2009). A model comparison study with five global economic models shows that the  aggregate food price effect of large‐scale lignocellulosic bioenergy deployment (i.e., 100 EJ globally  by the year 2050) is significantly lower (+5% on average across models) than the potential price  effects induced by climate impacts on crop yields (+25% on average across models (Lotze‐Campen et  al., 2013). Possibly hence, ambitious climate change mitigation need not drive up global food prices  much, if the extra land required for bioenergy production is accessible or if the feedstock, e.g., from  forests, does not directly compete for agricultural land. Effective land‐use planning and strict  adherence to sustainability criteria need to be integrated to large‐scale bioenergy projects to  minimize competitions for water (for example, by excluding the establishment of biofuel projects in  irrigated areas). If bioenergy is not managed properly, additional land demand and associated LUC  may put pressures on biodiversity (Groom et al., 2008; see Section 6.6.2.5). However, implementing  appropriate management, such as establishing bioenergy crops in degraded areas represents an  opportunity where bioenergy can be used to achieve positive environmental outcomes (Nijsen et al.,  2012).          102 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   References  Abdalla M., B. Osborne, G. Lanigan, D. Forristal, M. Williams, P. Smith, and M.B. Jones (2013).  Conservation tillage systems: a review of its consequences for greenhouse gas emissions, Soil Use  and Management 29 199–209 pp. (DOI: 10.1111/sum.12030), (ISSN: 02660032).  Ackerman F., S.J. DeCanio, R.B. Howarth, and K. Sheeran (2009). Limitations of integrated  assessment models of climate change, Climatic Change 95 297–315 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐009‐ 9570‐x), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Acuff K., and D.T. Kaffine (2013). Greenhouse gas emissions, waste and recycling policy, Journal of  Environmental Economics and Management 65 74–86 pp. (DOI: 10.1016/j.jeem.2012.05.003), (ISSN:  00950696).  Agrawal A., A. Chhatre, and R. Hardin (2008). Changing Governance of the World’s Forests, Science  320 1460–1462 pp. (DOI: 10.1126/science.1155369), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Akiyama H., X. Yan, and K. Yagi (2010). Evaluation of effectiveness of enhanced‐efficiency fertilizers  as mitigation options for N2O and NO emissions from agricultural soils: meta‐analysis: Mitigation  options for N2O and NO emissions, Global Change Biology 16 1837–1846 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐ 2486.2009.02031.x), (ISSN: 13541013, 13652486).  Albers H.J., and E.J.Z. Robinson (2013). A review of the spatial economics of non‐timber forest  product extraction: Implications for policy, Ecological Economics 92 87–95 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2012.01.021), (ISSN: 09218009).  Alig R., G. Latta, D. Adams, and B. McCarl (2010). Mitigating greenhouse gases: The importance of  land base interactions between forests, agriculture, and residential development in the face of  changes in bioenergy and carbon prices, Forest Policy and Economics 12 67–75 pp. (DOI:  10.1016/j.forpol.2009.09.012), (ISSN: 1389‐9341).  Allen C.D., A.K. Macalady, H. Chenchouni, D. Bachelet, N. McDowell, M. Vennetier, T. Kitzberger,  A. Rigling, D.D. Breshears, E. Hogg, and others (2010). A global overview of drought and heat‐ induced tree mortality reveals emerging climate change risks for forests, Forest Ecology and  Management 259 660–684 pp. .  Allen D.E., D.S. Mendham, Bhupinderpal‐Singh, A. Cowie, W. Wang, R.C. Dalal, and R.J. Raison  (2009). Nitrous oxide and methane emissions from soil are reduced following afforestation of  pasture lands in three contrasting climatic zones, Soil Research 47 443–458 pp. . Available at:  http://dx.doi.org/10.1071/SR08151.  Alves Finco M.V., and W. Doppler (2010). Bioenergy and sustainable development: The dilemma of  food security in the Brazilian savannah, Energy for Sustainable development 14 194–199 pp. .  Amazon Fund Fundo Amazônia. . Available at:  http://www.amazonfund.gov.br/FundoAmazonia/fam/site_en.  Amigun B., J.K. Musango, and W. Stafford (2011). Biofuels and sustainability in Africa, Renewable  and Sustainable Energy Reviews 15 1360–1372 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2010.10.015), (ISSN: 1364‐ 0321).      103 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Anderson K. (2010). Globalization’s effects on world agricultural trade, 1960–2050, Philosophical  Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 365 3007 –3021 pp. (DOI:  10.1098/rstb.2010.0131).  Anderson R.C., N.A. Krueger, T.B. Stanton, T.R. Callaway, T.S. Edrington, R.B. Harvey, Y.S. Jung, and  D.J. Nisbet (2008). Effects of select nitrocompounds on in vitro ruminal fermentation during  conditions of limiting or excess added reductant, Bioresource Technology 99 8655–8661 pp. .  Anderson‐Teixeira K.J., S.C. Davis, M.D. Masters, and E.H. Delucia (2009). Changes in soil organic  carbon under biofuel crops, GCB Bioenergy 1 75–96 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2008.01001.x),  (ISSN: 1757‐1707).  Anderson‐Teixeira K.J., P.K. Snyder, T.E. Twine, S.V. Cuadra, M.H. Costa, and E.H. DeLucia (2012).  Climate‐regulation services of natural and agricultural ecoregions of the Americas, Nature Climate  Change 2 177–181 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1346), (ISSN: 1758‐678X).  Anenberg S.C., K. Balakrishnan, J. Jetter, O. Masera, S. Mehta, J. Moss, and V. Ramanathan (2013).  Cleaner Cooking Solutions to Achieve Health, Climate, and Economic Cobenefits, Environmental  Science & Technology 47 3944–3952 pp. (DOI: 10.1021/es304942e), (ISSN: 0013‐936X).  Angassa A., and G. Oba (2008). Effects of management and time on mechanisms of bush  encroachment in southern Ethiopia, African Journal of Ecology 46 186–196 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐ 2028.2007.00832.x), (ISSN: 1365‐2028).  Angelsen A. (2008). Moving Ahead with REDD: Issues, Options and Implications. CIFOR, Bogor Barat,  Indonesia, 172 pp., (ISBN: 9789791412766). .  Angelsen A., C. Streck, L. Peskett, J. Brown, and C. Luttrell (2008). What Is the Right Scale for REDD?  The Implications of National, Subnational and Nested Approaches. CIFOR, Bogor Barat, Indonesia. 6  pp. Available at:  http://62.225.2.55/files/methods_science/redd/application/pdf/what_is_the_right_scale_for_redd. pdf.  Angst T.E., C.J. Patterson, D.S. Reay, P. Anderson, T.A. Peshkur, and S.P. Sohi (2013). Biochar  Diminishes Nitrous Oxide and Nitrate Leaching from Diverse Nutrient Sources, Journal of  Environment Quality 42 672 pp. (DOI: 10.2134/jeq2012.0341), (ISSN: 0047‐2425).  Araujo C., C.A. Bonjean, J.‐L. Combes, P. Combes Motel, and E.J. Reis (2009). Property rights and  deforestation in the Brazilian Amazon, Ecological Economics 68 2461–2468 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2008.12.015), (ISSN: 0921‐8009).  Arcidiacono‐Bársony C., P. Ciais, N. Viovy, and N. Vuichard (2011). REDD Mitigation, Procedia  Environmental Sciences 6 50–59 pp. (DOI: 10.1016/j.proenv.2011.05.006), (ISSN: 18780296).  Argo A.M., E.C. Tan, D. Inman, M.H. Langholtz, L.M. Eaton, J.J. Jacobson, C.T. Wright, D.J. Muth,  M.M. Wu, Y.‐W. Chiu, and R.L. Graham (2013). Investigation of biochemical biorefinery sizing and  environmental sustainability impacts for conventional bale system and advanced uniform biomass  logistics designs, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 7 282–302 pp. (DOI: 10.1002/bbb.1391),  (ISSN: 1932‐1031).  Arnalds A. (2004). Carbon sequestration and the restoration of land health: an example from  Iceland, Climatic Change 65 333–346 pp. .      104 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Arndt C., R. Benfica, and J. Thurlow (2011). Gender Implications of Biofuels Expansion in Africa: The  Case of Mozambique, World Development 39 1649–1662 pp. (DOI:  10.1016/j.worlddev.2011.02.012), (ISSN: 0305‐750X).  Arndt C., K. Pauw, and J. Thurlow (2012). Biofuels and economic development: A computable  general equilibrium analysis for Tanzania, Energy Economics 34 1922–1930 pp. (DOI:  10.1016/j.eneco.2012.07.020), (ISSN: 0140‐9883).  Arora V.K., and A. Montenegro (2011). Small temperature benefits provided by realistic  afforestation efforts, Nature Geoscience 4 514–518 pp. (DOI: 10.1038/ngeo1182), (ISSN: 1752‐0894).  Asante P., and G.W. Armstrong (2012). Optimal forest harvest age considering carbon sequestration  in multiple carbon pools: A comparative statics analysis, Journal of Forest Economics 18 145–156 pp.  (DOI: 10.1016/j.jfe.2011.12.002), (ISSN: 1104‐6899).  Asante P., G.W. Armstrong, and W.L. Adamowicz (2011). Carbon sequestration and the optimal  forest harvest decision: A dynamic programming approach considering biomass and dead organic  matter, Journal of Forest Economics 17 3–17 pp. (DOI: 10.1016/j.jfe.2010.07.001), (ISSN: 1104‐6899).  Assogbadjo A.E., R.G. Kakaï, F.G. Vodouhê, C.A.M.S. Djagoun, J.T.C. Codjia, and B. Sinsin (2012).  Biodiversity and socioeconomic factors supporting farmers’ choice of wild edible trees in the  agroforestry systems of Benin (West Africa), Forest Policy and Economics 14 41–49 pp. .  Attwood G.T., E. Altermann, W.J. Kelly, S.C. Leahy, L. Zhang, and M. Morrison (2011). Exploring  rumen methanogen genomes to identify targets for methane mitigation strategies, Animal Feed  Science and Technology 166–167 65–75 pp. (DOI: 10.1016/j.anifeedsci.2011.04.004), (ISSN: 0377‐ 8401).  Attwood G.T., and C.S. McSweeney (2008). Methanogen genomics to discover targets for methane  mitigation technologies and options for alternative H2 utilisation in the rumen, Australian Journal of  Experimental Agriculture 48 28–37 pp. .  Auld G., L.H. Gulbrandsen, and C.L. McDemott (2008). Certification Schemes and the Impacts on  Forests and Forestry. Annual Review of Environment and Resources. 33, 187–211. (DOI:  10.1146/annurev.environ.33.013007.103754).  Awudu I., and J. Zhang (2012). Uncertainties and sustainability concepts in biofuel supply chain  management: A review, Renewable and Sustainable Energy Reviews 16 1359–1368 pp. (DOI:  10.1016/j.rser.2011.10.016), (ISSN: 1364‐0321).  Baccini A., S.J. Goetz, W.S. Walker, N.T. Laporte, M. Sun, D. Sulla‐Menashe, J. Hackler, P.S.A. Beck,  R. Dubayah, M.A. Friedl, S. Samanta, and R.A. Houghton (2012). Estimated carbon dioxide  emissions from tropical deforestation improved by carbon‐density maps, Nature Climate Change 2  182–185 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1354), (ISSN: 1758‐678X).  Bacenetti J., S.G. Garcia, A. Mena, and M. Fiala (2012). Life cycle assessment: an application to  poplar for energy cultivated in Italy, Journal of agricultural engineering 43 72–78 pp. .  Bacovsky D., M. Dallos, and M. Wörgetter (2010). Status of 2nd Generation Biofuels  Demonstration  Facilities in June 2010: A Report to IEA Bioenergy Task 39. . Available at:  http://library.certh.gr/libfiles/PDF/GEN‐SPIN‐711‐STATUS‐by‐BACOVSKY‐in‐RPT‐BIOENERGY‐TASK‐ 39‐PP‐126‐Y‐JUL‐2010.pdf.      105 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Bacovsky D., L. Nikolaus, O. Monica, and W. Manfred (2013). Status of Advanced Biofuels  Demonstration Facilities in 2012. International Energy Agency Bioenergy. 209 pp. Available at:  http://demoplants.bioenergy2020.eu/files/Demoplants_Report_Final.pdf.  Bai Y., L. Luo, and E. Voet (2010). Life cycle assessment of switchgrass‐derived ethanol as transport  fuel, The International Journal of Life Cycle Assessment 15 468–477 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐010‐ 0177‐2), (ISSN: 0948‐3349).  Bailis R., and H. McCarthy (2011). Carbon impacts of direct land use change in semiarid woodlands  converted to biofuel plantations in India and Brazil, GCB Bioenergy 3 449–460 pp. (DOI:  10.1111/j.1757‐1707.2011.01100.x), (ISSN: 1757‐1707).  Baker J.M., T.E. Ochsner, R.T. Venterea, and T.J. Griffis (2007). Tillage and soil carbon  sequestration–What do we really know?, Agriculture, Ecosystems & Environment 118 1–5 pp. .  Baker D.J., G. Richards, A. Grainger, P. Gonzalez, S. Brown, R. DeFries, A. Held, J. Kellndorfer, P.  Ndunda, D. Ojima, P.‐E. Skrovseth, C. Souza Jr., and F. Stolle (2010). Achieving forest carbon  information with higher certainty: A five‐part plan, Environmental Science & Policy 13 249–260 pp.  (DOI: 10.1016/j.envsci.2010.03.004), (ISSN: 1462‐9011).  Bala G., K. Caldeira, M. Wickett, T.J. Phillips, D.B. Lobell, C. Delire, and A. Mirin (2007). Combined  climate and carbon‐cycle effects of large‐scale deforestation, Proceedings of the National Academy  of Sciences 104 6550–6555 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0608998104).  Balan V., D. Chiaramonti, and S. Kumar (2013). Review of US and EU initiatives toward  development, demonstration, and commercialization of lignocellulosic biofuels, Biofuels,  Bioproducts and Biorefining 7 732–759 pp. .  Baliban R.C., J.A. Elia, and C.A. Floudas (2013). Biomass and natural gas to liquid transportation  fuels: process synthesis, global optimization, and topology analysis, Industrial & Engineering  Chemistry Research 52 3381–3406 pp. .  Barbier E.B. (2007). Valuing ecosystem services as productive inputs, Economic Policy 22 177–229  pp. .  Barrow C.J. (2012). Biochar: Potential for countering land degradation and for improving agriculture,  Applied Geography 34 21–28 pp. (DOI: 10.1016/j.apgeog.2011.09.008), (ISSN: 0143‐6228).  Barton L., K. Butterbach‐Bahl, R. Kiese, and D.V. Murphy (2011). Nitrous oxide fluxes from a grain‐ legume crop (narrow‐leafed lupin) grown in a semiarid climate: Soil N2O from a grain‐legume crop,  Global Change Biology 17 1153–1166 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2486.2010.02260.x), (ISSN:  13541013).  Bathiany S., M. Claussen, V. Brovkin, T. Raddatz, and V. Gayler (2010). Combined biogeophysical  and biogeochemical effects of large‐scale forest cover changes in the MPI earth system model,  Biogeosciences 7 1383–1399 pp. (DOI: 10.5194/bg‐7‐1383‐2010), (ISSN: 1726‐4189).  Batidzirai B., E. Smeets, and A. Faaij (2012). Harmonising bioenergy resource potentials ‐  Methodological lessons from review of state of the art bioenergy potential assessments, Renewable  and Sustainable Energy Reviews 16 6598–6630 pp. .  Batjes N.H. (2004). Estimation of soil carbon gains upon improved management within croplands  and grasslands of Africa, Environment, Development and Sustainability 6 133–143, pp. .      106 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Baum S., A. Bolte, and M. Weih (2012). Short rotation coppice (SRC) plantations provide additional  habitats for vascular plant species in agricultural mosaic landscapes, Bioenergy Research 5 573–583  pp. .  Bayala J., L.K. Heng, M. van Noordwijk, and S.J. Ouedraogo (2008). Hydraulic redistribution study in  two native tree species of agroforestry parklands of West African dry savanna, Acta Oecologica 34  370–378 pp. . Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1146609X08001033.  Bayala J., A. Kalinganire, Z. Tchoundjeu, P. Sinclair, and D. Garrity (2011). Conservation Agriculture  with Trees in the West African Sahel: A Review. World Agroforestry Centre, Bamako, Mali, 72 pp.,  (ISBN: 978‐92‐9059‐295‐2). .  Beach R.H., A.J. Daigneault, B.A. Mccarl, and S. Rose (2009). Modeling Alternative Policies for  Forestry and Agricultural Bioenergy Production and GHG Mitigation. Washington, D.C. 27 pp.  Beauchemin K.A., M. Kreuzer, F. O’Mara, and T.A. McAllister (2008). Nutritional management for  enteric methane abatement: a review, Australian Journal of Experimental Agriculture 48 21–27 pp.  (DOI: 10.1071/EA07199), (ISSN: 0816‐1089).  Beauchemin K.A., T.A. McAllister, and S.M. McGinn (2009). Dietary mitigation of enteric methane  from cattle, CAB Reviews: Perspectives in Agriculture, Veterinary Science, Nutrition and Natural  Resources 4 1–18 pp. . Available at:  http://www.cabi.org/cabreviews/?loadmodule=review&page=4051&reviewid=112308&Site=167.  Beckham G.T., Z. Dai, J.F. Matthews, M. Momany, C.M. Payne, W.S. Adney, S.E. Baker, and M.E.  Himmel (2012). Harnessing glycosylation to improve cellulase activity, Energy biotechnology •  Environmental biotechnology 23 338–345 pp. (DOI: 10.1016/j.copbio.2011.11.030), (ISSN: 0958‐ 1669).  Bellarby J., R. Tirado, A. Leip, F. Weiss, J.P. Lesschen, and P. Smith (2012). Livestock greenhouse gas  emissions and mitigation potential in Europe, Global Change Biology n/a–n/a pp. (DOI:  10.1111/j.1365‐2486.2012.02786.x), (ISSN: 1365‐2486).  Benayas J.M.R., A.C. Newton, A. Diaz, and J.M. Bullock (2009). Enhancement of Biodiversity and  Ecosystem Services by Ecological Restoration: A Meta‐Analysis, Science 325 1121–1124 pp. (DOI:  10.1126/science.1172460), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Benítez P.C., I. McCallum, M. Obersteiner, and Y. Yamagata (2007). Global potential for carbon  sequestration: Geographical distribution, country risk and policy implications, Ecological Economics  60 572–583 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2005.12.015), (ISSN: 0921‐8009).  Bennetzen E.H., P. Smith, J.‐F. Soussana, and J.R. Porter (2012). Identity‐based estimation of  greenhouse gas emissions from crop production: Case study from Denmark, European Journal of  Agronomy 41 66–72 pp. (DOI: 10.1016/j.eja.2012.03.010), (ISSN: 11610301).  Beringer T., W. Lucht, and S. Schaphoff (2011). Bioenergy production potential of global biomass  plantations under environmental and agricultural constraints, GCB Bioenergy 3 299–312 pp. (DOI:  10.1111/j.1757‐1707.2010.01088.x), (ISSN: 1757‐1707).  Berndes G. (2012). Bioenergy’s contribution to climate change mitigation – a matter of perspectives,  Biofuels, Bioproducts and Biorefining 6 233–235 pp. (DOI: 10.1002/bbb.1343), (ISSN: 1932‐1031).      107 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Berndes G., S. Ahlgren, P. Börjesson, and A.L. Cowie (2013). Bioenergy and land use change—state  of the art, Wiley Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment 2 282–303 pp. (DOI:  10.1002/wene.41), (ISSN: 2041‐840X).  Berndes G., N. Bird, and A. Cowie (2011). Bioenergy, Land Use Change and Climate Change  Mitigation. Technical Report. International Energy Agency. . Available at:  http://www.ieabioenergy.com/LibItem.aspx?id=6927.  Berndes G., and P. Börjesson (2007). Multifunctional Bioenergy Systems. The AGS Pathways Report  2007: EU1. AGS ‐ Alliance for Global Sustainability: Swiss Federal Institute of Technology,  Massachusetts Institute of Technology, Chalmers University of Technology, Tokyo University. 26 pp.  Berndes G., P. Börjesson, M. Ostwald, and M. Palm (2008). Multifunctional biomass production  systems ‐ an introduction with presentation of specific applications in India and Sweden, Biofuels,  Bioproducts and Biorefining 2 16–25 pp. .  Berndes G., F. Fredriksson, and P. Börjesson (2004). Cadmium accumulation and Salix based  phytoextraction on arable land in Sweden, Agriculture, Ecosystems & Environment 103 207–223 pp. .  Berners‐Lee M., C. Hoolohan, H. Cammack, and C.N. Hewitt (2012). The relative greenhouse gas  impacts of realistic dietary choices, Energy Policy 43 184–190 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2011.12.054), (ISSN: 0301‐4215).  Bernier P., and D. Paré (2013). Using ecosystem CO2 measurements to estimate the timing and  magnitude of greenhouse gas mitigation potential of forest bioenergy, GCB Bioenergy 5 67–72 pp. .  Betts R.A. (2001). Biogeophysical impacts of land use on present‐day climate: near‐surface  temperature change and radiative forcing, Atmospheric Science Letters 2 39–51 pp. (DOI:  10.1006/asle.2001.0037), (ISSN: 1530‐261X).  Betts R.A. (2011). Mitigation: A sweetener for biofuels, Nature Clim. Change 1 99–101 pp. (ISSN:  1758‐678X).  Betts R.A., P.D. Falloon, K.K. Goldewijk, and N. Ramankutty (2007). Biogeophysical effects of land  use on climate: Model simulations of radiative forcing and large‐scale temperature change,  Agricultural and Forest Meteorology 142 216–233 pp. (DOI: 10.1016/j.agrformet.2006.08.021),  (ISSN: 0168‐1923).  Bhattacharyya P., D.P. Sinhababu, K.S. Roy, P.K. Dash, P.K. Sahu, R. Dandapat, S. Neogi, and S.  Mohanty (2013). Effect of fish species on methane and nitrous oxide emission in relation to soil C, N  pools and enzymatic activities in rainfed shallow lowland rice‐fish farming system, Agriculture,  Ecosystems & Environment 176 53–62 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2013.05.015), (ISSN: 01678809).  Bhuiyan M.A.H., R. Islam, C. Siwar, and S.M. Ismail (2010). Educational Tourism and Forest  Conservation: Diversification for Child Education, Procedia ‐ Social and Behavioral Sciences 7 19–23  pp. (DOI: 10.1016/j.sbspro.2010.10.003), (ISSN: 1877‐0428).  Biederman L.A., and W.S. Harpole (2013). Biochar and its effects on plant productivity and nutrient  cycling: a meta‐analysis, GCB Bioenergy 5 202–214 pp. (DOI: 10.1111/gcbb.12037), (ISSN: 17571693).  Blanco‐Canqui H., and R. Lal (2009). Crop Residue Removal Impacts on Soil Productivity and  Environmental Quality, Critical Reviews in Plant Sciences 28 139–163 pp. (DOI:  10.1080/07352680902776507), (ISSN: 0735‐2689, 1549‐7836).      108 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Blengini G.A., E. Brizio, M. Cibrario, and G. Genon (2011). LCA of bioenergy chains in Piedmont  (Italy): A case study to support public decision makers towards sustainability, Resources,  Conservation and Recycling 57 36–47 pp. (DOI: 10.1016/j.resconrec.2011.10.003), (ISSN: 0921‐3449).  Blom B., T. Sunderland, and D. Murdiyarso (2010). Getting REDD to work locally: lessons learned  from integrated conservation and development projects, Environmental Science & Policy 13 164–172  pp. .  Von Blottnitz H., and M.A. Curran (2007). A review of assessments conducted on bio‐ethanol as a  transportation fuel from a net energy, greenhouse gas, and environmental life cycle perspective,  Journal of Cleaner Production 15 607–619 pp. (DOI: 10.1016/j.jclepro.2006.03.002), (ISSN: 0959‐ 6526).  Bockel L., A. Gentien, M. Tinlot, and M. Bromhead (2010). From Nationally Appropriate Mitigation  Actions (NAMAs) to Low‐Carbon Development in Agriculture: NAMAs as Pathway at Country Level.  Food and Agricultural Organization. 32 pp. Available at: http://www.nama‐ database.org/index.php/From_Nationally_Appropriate_Mitigation_Actions_(NAMAs)_to_Low‐ Carbon_Development_in_Agriculture.  Van Bodegom J.A., A. Jan, H. Savenije, and M. Wit (Eds.) (2009). Forests and Climate Change:  Adaptation and Mitigation. Tropenbos International, Wageningen, The Netherlands, 160 pp., (ISBN:  9789051131000). .  Boden T., G. Marland, and R. Andres (2011). Global CO2 Emissions from Fossil‐Fuel Burning, Cement  Manufacture, and Gas Flaring: 1751‐2008. . Available at:  http://cdiac.ornl.gov/trends/emis/meth_reg.html.  De Boer I., C. Cederberg, S. Eady, S. Gollnow, T. Kristensen, M. Macleod, M. Meul, T. Nemecek, L.  Phong, G. Thoma, H. van der Werf, A. Williams, and M. Zonderland‐Thomassen (2011).  Greenhouse gas mitigation in animal production: towards an integrated life cycle sustainability  assessment, Carbon and Nitrogen Cycles 3 423–431 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2011.08.007), (ISSN:  1877‐3435).  Bonan G.B. (2008). Forests and Climate Change: Forcings, Feedbacks, and the Climate Benefits of  Forests, Science 320 1444–1449 pp. (DOI: 10.1126/science.1155121), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Börjesson P., and G. Berndes (2006). The prospects for willow plantations for wastewater treatment  in Sweden, Biomass and Bioenergy 30 428–438 pp. .  Börjesson P., and L.M. Tufvesson (2011). Agricultural crop‐based biofuels–resource efficiency and  environmental performance including direct land use changes, Journal of Cleaner Production 19 108– 120 pp. .  Bostock J., B. McAndrew, R. Richards, K. Jauncey, T. Telfer, K. Lorenzen, D. Little, L. Ross, N.  Handisyde, I. Gatward, and R. Corner (2010). Aquaculture: global status and trends, Philosophical  Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 365 2897–2912 pp. (DOI:  10.1098/rstb.2010.0170), (ISSN: 0962‐8436, 1471‐2970).  Böttcher H., K. Eisbrenner, S. Fritz, G. Kindermann, F. Kraxner, I. McCallum, and M. Obersteiner  (2009). An assessment of monitoring requirements and costs of ‘Reduced Emissions from  Deforestation and Degradation’, Carbon Balance and Management 4 7 pp. (DOI: 10.1186/1750‐ 0680‐4‐7), (ISSN: 1750‐0680).      109 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Böttcher H., P.J. Verkerk, M. Gusti, P. HavlÍk, and G. Grassi (2012). Projection of the future EU  forest CO2 sink as affected by recent bioenergy policies using two advanced forest management  models, GCB Bioenergy 4 773–783 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2011.01152.x), (ISSN: 1757‐1707).  Boulamanti A.K., S. Donida Maglio, J. Giuntoli, and A. Agostini (2013). Influence of different  practices on biogas sustainability, Biomass and Bioenergy 53 149–161 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2013.02.020), (ISSN: 0961‐9534).  Boutton T.W., J.D. Liao, T.R. Filley, and S.R. Archer (2009). Belowground Carbon Storage and  Dynamics Accompanying Woody Plant Encroachment in a Subtropical Savanna. SSSA Special  Publications. In: Soil Carbon Sequestration and the Greenhouse Effect. Soil Science Society of  America, Madison, WI, USA pp.181–205.  Bradley R.S., M. Vuille, H.F. Diaz, and W. Vergara (2006). Threats to Water Supplies in the Tropical  Andes, Science 312 1755 –1756 pp. (DOI: 10.1126/science.1128087).  Bradstock R.A., G.J. Cary, I. Davies, D.B. Lindenmayer, O. Price, and R.J. Williams (2012). Wildfires,  fuel treatment and risk mitigation in Australian eucalypt forests: insights from landscape‐scale  simulation, Journal of Environmental Management 105 66–75 pp. .  Branca G., H. Hissa, M.C. Benez, K. Medeiros, L. Lipper, M. Tinlot, L. Bockel, and M. Bernoux  (2013). Capturing synergies between rural development and agricultural mitigation in Brazil, Land  Use Policy 30 507–518 pp. (DOI: 10.1016/j.landusepol.2012.04.021), (ISSN: 0264‐8377).  Brandão M., L. Milà i Canals, and R. Clift (2011). Soil organic carbon changes in the cultivation of  energy crops: Implications for GHG balances and soil quality for use in LCA, Biomass and Bioenergy  35 2323–2336 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2009.10.019), (ISSN: 0961‐9534).  Bridgwater A.V. (2012). Upgrading biomass fast pyrolysis liquids, Environmental Progress &  Sustainable Energy 31 261–268 pp. (DOI: 10.1002/ep.11635), (ISSN: 1944‐7450).  Bright R.M., and A.H. Strømman (2009). Life Cycle Assessment of Second Generation Bio‐ethanol  Produced from Scandinavian Boreal Forest Resources:  A Regional Analysis for Middle Norway,  Journal of Industrial Ecology 13 514–531 pp. .  Bright R.M., and A.H. Strømman (2010). Fuel‐mix, Vehicle technologies, and Transport Demand  Affect Prospects for Biofuels in Northern Europe, Environmental Science & Technology 44 2261–2269  pp. .  Bright R.M., A.H. Strømman, and T.R. Hawkins (2010). Environmental Assessment of Wood‐based  Biofuel Production and Consumption Scenarios in Norway, Journal of Industrial Ecology 14 422–439  pp. .  Bright R.M., A.H. Strømman, and G.P. Peters (2011). Radiative Forcing Impacts of Boreal Forest  Biofuels: A Scenario Study for Norway in Light of Albedo, Environmental Science & Technology 45  7570–7580 pp. (DOI: 10.1021/es201746b), (ISSN: 0013‐936X).  Bringezu S., M. O’Brien, and H. Schütz (2012). Beyond biofuels: Assessing global land use for  domestic consumption of biomass: A conceptual and empirical contribution to sustainable  management of global resources, Land Use Policy 29 224–232 pp. (DOI:  16/j.landusepol.2011.06.010), (ISSN: 0264‐8377).      110 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Brockhaus M., M. Di Gregorio, and S. Mardiah (2013). Governing the design of national REDD +: An  analysis of the power of agency, Forest Policy and Economics (DOI: 10.1016/j.forpol.2013.07.003),  (ISSN: 1389‐9341).  Brown E.G., R.C. Anderson, G.E. Carstens, H. Gutierrez‐Banuelos, J.L. McReynolds, L.J. Slay, T.R.  Callaway, and D.J. Nisbet (2011). Effects of oral nitroethane administration on enteric methane  emissions   and ruminal fermentation in cattle, Animal Feed Science and Technology 166‐67 275–281  pp. (DOI: 10.1016/j.anifeedsci.2011.04.017), (ISSN: 0377‐8401).  Brown C.D., and J.F. Johnstone (2011). How does increased fire frequency affect carbon loss from  fire? A case study in the northern boreal forest, International Journal of Wildland Fire 20 829–837  pp. (DOI: 10.1071/WF10113).  Bryan E., C. Ringler, B. Okaba, J. Koo, M. Herrero, and S. Silvestri (2013). Can agriculture support  climate change adaptation, greenhouse gas mitigation and rural livelihoods? Insights from Kenya,  Climatic Change 118 151–165 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐012‐0640‐0), (ISSN: 1473300800).  Bryant J.R., V.O. Snow, R. Cichota, and B.H. Jolly (2011). The effect of situational variability in  climate and soil, choice of animal type and N fertilisation level on nitrogen leaching from pastoral  farming systems around Lake Taupo, New Zealand, Agricultural Systems 104 271–280 pp. (DOI:  10.1016/j.agsy.2010.11.001), (ISSN: 0308‐521X).  Budsberg E., M. Rastogi, M.E. Puettmann, J. Caputo, S. Balogh, T.A. Volk, R. Gustafson, and L.  Johnson (2012). Life‐cycle assessment for the production of bioethanol from willow biomass crops  via biochemical conversion, Forest Products Journal 62 305 pp. .  Buonocore E., P.P. Franzese, and S. Ulgiati (2012). Assessing the environmental performance and  sustainability of bioenergy production in Sweden: A life cycle assessment perspective, Energy 37 69– 78 pp. (DOI: 10.1016/j.energy.2011.07.032).  Burney J.A., S.J. Davis, and D.B. Lobell (2010). Greenhouse gas mitigation by agricultural  intensification, Proceedings of the National Academy of Sciences 107 12052–12057 pp. (DOI:  10.1073/pnas.0914216107).  Busch G. (2012). GIS‐based tools for regional assessments and planning processes regarding  potential environmental effects of poplar SRC, Bioenergy Research 5 584–605 pp. .  Busch J., F. Godoy, W.R. Turner, and C.A. Harvey (2011). Biodiversity co‐benefits of reducing  emissions from deforestation under alternative reference levels and levels of finance, Conservation  Letters 4 101–115 pp. (DOI: 10.1111/j.1755‐263X.2010.00150.x), (ISSN: 1755‐263X).  Bustamante M.M.C., C.A. Nobre, R. Smeraldi, A.P.D. Aguiar, L.G. Barioni, L.G. Ferreira, K. Longo, P.  May, A.S. Pinto, and J.P.H.B. Ometto (2012). Estimating greenhouse gas emissions from cattle  raising in Brazil, Climatic Change 1–19 pp. . Available at:  http://www.springerlink.com/index/WT2702446216702X.pdf.  Cacciatore M.A., D.A. Scheufele, and B.R. Shaw (2012). Labeling renewable energies: How the  language surrounding biofuels can influence its public acceptance, Energy Policy 51 673–682 pp.  (DOI: 10.1016/j.enpol.2012.09.005), (ISSN: 0301‐4215).  Cai Y.‐I. (2001). A study on land use/cover change: the need for a new integrated approach,  Geographical Research . Available at: http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTotal‐ DLYJ200106000.htm.      111 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Calegari A., W.L. Hargrove, D. dos S. Rheinheimer, R. Ralisch, D. Tessier, S. Tourdonnet, and M. de  F. Guimaraes (2008). Impact of Long‐Term No‐Tillage and Cropping System Management on Soil  Organic Carbon in an Oxisol: A Model for Sustainability, Agronomy Journal 100 1013–1019 pp. .  Calfapietra C., B. Gielen, D. Karnosky, R. Ceulemans, and G. Scarascia Mugnozza (2010). Response  and potential of agroforestry crops under global change, Environmental Pollution 158 1095–1104 pp.  (DOI: 10.1016/j.envpol.2009.09.008), (ISSN: 0269‐7491).  California Environmental Protection Agency Air Resources Board ‐ Homepage. . Available at:  http://www.arb.ca.gov/homepage.htm.  Calvin K., P. Patel, A. Fawcett, L. Clarke, K. Fisher‐Vanden, J. Edmonds, S.H. Kim, R. Sands, and M.  Wise (2009). The distribution and magnitude of emissions mitigation costs in climate stabilization  under less than perfect international cooperation: SGM results, Energy Economics 31 S187–S197 pp.  (DOI: 10.1016/j.eneco.2009.06.014), (ISSN: 01409883).  Calvin K., M. Wise, P. Kyle, P. Patel, L. Clarke, and J. Edmonds (2013a). Trade‐offs of different land  and bioenergy policies on the path to achieving climate targets, Climatic Change in press (DOI: DOI:  10.1007/s10584‐013‐0897‐y).  Calvin K., M. Wise, P. Luckow, P. Kyle, L. Clarke, and J. Edmonds (2013b). Implications of uncertain  future fossil energy resources on bioenergy use and terrestrial carbon emissions, Climatic Change 1– 12 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0923‐0), (ISSN: 0165‐0009).  Campbell J.E., D.B. Lobell, and C.B. Field (2009). Greater Transportation Energy and GHG Offsets  from Bioelectricity Than Ethanol, Science 324 1055–1057 pp. . Available at:  http://www.sciencemag.org/content/324/5930/1055.abstract.  Campbell J.E., D.B. Lobell, R.C. Genova, and C.B. Field (2008). The Global Potential of Bioenergy on  Abandoned Agriculture Lands, Environmental Science & Technology 42 5791–5794 pp. (DOI:  10.1021/es800052w), (ISSN: 0013‐936X).  Canadell J.G., and M.R. Raupach (2008). Managing Forests for Climate Change Mitigation, Science  320 1456–1457 pp. (DOI: 10.1126/science.1155458), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Cançado J.E.D., P.H.N. Saldiva, L.A.A. Pereira, L.B.L.S. Lara, P. Artaxo, L.A. Martinelli, M.A. Arbex,  A. Zanobetti, and A.L.F. Braga (2006). The impact of sugar cane‐burning emissions on the  respiratory system of children and the elderly, Environmental health perspectives 114 725–729 pp.  (ISSN: 0091‐6765).  Carlsson‐Kanyama A., and A.D. González (2009). Potential contributions of food consumption  patterns to climate change, The American Journal of Clinical Nutrition 89 1704S–1709S pp. (DOI:  10.3945/ajcn.2009.26736AA), (ISSN: 0002‐9165, 1938‐3207).  Carpita N.C. (2012). Progress in the biological synthesis of the plant cell wall: new ideas for  improving biomass for bioenergy, Current Opinion in Biotechnology 23 330–337 pp. (DOI:  10.1016/j.copbio.2011.12.003), (ISSN: 0958‐1669).  Cattaneo A., R. Lubowski, J. Busch, A. Creed, B. Strassburg, F. Boltz, and R. Ashton (2010). On  international equity in reducing emissions from deforestation, Environmental Science & Policy 13  742–753 pp. (DOI: 10.1016/j.envsci.2010.08.009), (ISSN: 1462‐9011).      112 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Cayuela M.L., M.A. Sánchez‐Monedero, A. Roig, K. Hanley, A. Enders, and J. Lehmann (2013).  Biochar and denitrification in soils: when, how much and why does biochar reduce N2O emissions?,  Scientific Reports 3 (DOI: 10.1038/srep01732), (ISSN: 2045‐2322).  CBD, and GiZ (2011). Biodiversity and Livelihoods: REDD‐plus Benefits. Secretariat of the Convention  on Biological Diversity and Deutsche Gesellschaft Für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH,  Canada. 41 pp. Available at: https://www.cbd.int/doc/publications/for‐redd‐en.pdf.  CDM‐SSC WG (2011). Thirty‐Third Meeting Report, Annex 8: Call for Public Inputs in Relation to  Standardized Approaches for Facilitating the Baseline Emission Calculations under SSC CDM  Methodologies for Displacement of Non‐Renewable Biomass. UNFCCC, Bonn, Germany. 52 pp.  Available at: http://cdm.unfccc.int/Panels/ssc_wg/meetings/033/ssc_033_an08.pdf.  Cederberg C., U.M. Persson, K. Neovius, S. Molander, and R. Clift (2011). Including carbon  emissions from deforestation in the carbon footprint of Brazilian beef, Environmental Science &  Technology 45 1773–1779 pp. . Available at: http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/es103240z.  Ceschia E., P. Béziat, J.F. Dejoux, M. Aubinet, C. Bernhofer, B. Bodson, N. Buchmann, A. Carrara, P.  Cellier, P. Di Tommasi, and others (2010). Management effects on net ecosystem carbon and GHG  budgets at European crop sites, Agriculture, Ecosystems & Environment 139 363–383 pp. .  Chadwick D., S. Sommer, R. Thorman, D. Fangueiro, L. Cardenas, B. Amon, and T. Misselbrook  (2011). Manure management: Implications for greenhouse gas emissions, Animal Feed Science and  Technology 166‐67 514–531 pp. (DOI: 10.1016/j.anifeedsci.2011.04.036), (ISSN: 0377‐8401).  Chakrabarti S. (2010). Factors influencing organic food purchase in India ‐ expert survey insights,  British Food Journal 112 902–915 pp. (DOI: 10.1108/00070701011067497), (ISSN: 0007‐070X).  Chatterjee A., and R. Lal (2009). On farm assessment of tillage impact on soil carbon and associated  soil quality parameters, Soil and Tillage Research 104 270–277 pp. (DOI: 10.1016/j.still.2009.03.006),  (ISSN: 0167‐1987).  Chen M., and R.E. Blankenship (2011). Expanding the solar spectrum used by photosynthesis,  Trends in plant science 16 427–431 pp. .  Chen X., M. Khanna, H. Huang, and H. Önal (2012). Meeting the Mandate for Biofuels: Implications  for Land Use, Food, and Fuel Prices.  Cherubini F., N.D. Bird, A. Cowie, G. Jungmeier, B. Schlamadinger, and S. Woess‐Gallasch (2009).  Energy‐ and greenhouse gas‐based LCA of biofuel and bioenergy systems: Key issues, ranges and  recommendations, Resources, Conservation, and Recycling 53 434–447 pp. (DOI:  10.1016/j.resconrec.2009.03.013), (ISSN: 0921‐3449).  Cherubini F., R.M. Bright, and A.H. Stromman (2013). Global climate impacts of forest bioenergy:  what, when and how to measure?, Environmental Research Letters in press.  Cherubini F., G. Guest, and A. Strømman (2012). Application of probability distributions to the  modeling of biogenic CO2 fluxes in life cycle assessment, GCB Bioenergy 4 784–798 pp. (DOI:  10.1111/j.1757‐1707.2011.01156.x), (ISSN: 1757‐1707).  Cherubini F., and G. Jungmeier (2010). LCA of a biorefinery concept producing bioethanol,  bioenergy, and chemicals from switchgrass, The International Journal of Life Cycle Assessment 15 53– 66 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐009‐0124‐2), (ISSN: 0948‐3349).      113 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Cherubini F., G.P. Peters, T. Berntsen, A.H. Strømman, and E. Hertwich (2011). CO2 emissions from  biomass combustion for bioenergy: atmospheric decay and contribution to global warming, GCB  Bioenergy 3 413–426 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2011.01102.x), (ISSN: 1757‐1707).  Cherubini F., and S. Ulgiati (2010). Crop residues as raw materials for biorefinery systems – A LCA  case study, Applied Energy 87 47–57 pp. (DOI: 10.1016/j.apenergy.2009.08.024), (ISSN: 0306‐2619).  Chhatre A., and A. Agrawal (2009). Trade‐offs and synergies between carbon storage and livelihood  benefits from forest commons, Proceedings of the National Academy of Sciences 106 17667–17670  pp. .  Chhatre A., S. Lakhanpal, A.M. Larson, F. Nelson, H. Ojha, and J. Rao (2012). Social safeguards and  co‐benefits in REDD+: a review of the adjacent possible, Current Opinion in Environmental  Sustainability 4 654–660 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.08.006), (ISSN: 1877‐3435).  Choo Y.M., H. Muhamad, Z. Hashim, V. Subramaniam, C.W. Puah, and Y. Tan (2011). Determination  of GHG contributions by subsystems in the oil palm supply chain using the LCA approach, The  International Journal of Life Cycle Assessment 16 669–681 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐011‐0303‐9),  (ISSN: 0948‐3349).  Chum H., A. Faaij, J. Moreira, G. Berndes, P. Dhamija, H. Dong, B. Gabrielle, A.G. Eng, W. Lucht, M.  Mapako, O.M. Cerutti, T. McIntyre, T. Minowa, and K. Pingoud (2011). Bioenergy. In: IPCC Special  Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation [O. Edenhofer, R. Pichs‐ Madruga, Y. Sokona, K. Seyboth, P. Matschoss, S. Kadner, T. Zwickel, P. Eickemeier, G. Hansen, S.  Schlömer, C. von Stechow (eds)],. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New  York, NY, USA pp.209–332.  Chundawat S.P.S., G.T. Beckham, M.E. Himmel, and B.E. Dale (2011). Deconstruction of  Lignocellulosic Biomass to Fuels and Chemicals, Annual Review of Chemical and Biomolecular  Engineering 2 121–145 pp. (DOI: 10.1146/annurev‐chembioeng‐061010‐114205).  Chung C.E., V. Ramanathan, and D. Decremer (2012). Observationally constrained estimates of  carbonaceous aerosol radiative forcing, Proceedings of the National Academy of Sciences 109  11624–11629 pp. .  Ciais P., M.J. Schelhaas, S. Zaehle, S.L. Piao, A. Cescatti, J. Liski, S. Luyssaert, G. Le‐Maire, E.‐D.  Schulze, O. Bouriaud, A. Freibauer, R. Valentini, and G.J. Nabuurs (2008). Carbon accumulation in  European forests, Nature Geoscience 1 425–429 pp. (DOI: 10.1038/ngeo233), (ISSN: 1752‐0894).  Clair T.A., P. Arp, T.. Moore, M. Dalva, and F.‐R. Meng (2002). Gaseous carbon dioxide and  methane, as well as dissolved organic carbon losses from a small temperate wetland under a  changing climate, Environmental Pollution 116, Supplement 1 S143–S148 pp. (DOI: 10.1016/S0269‐ 7491(01)00267‐6), (ISSN: 0269‐7491).  Clair S.S., J. Hillier, and P. Smith (2008). Estimating the pre‐harvest greenhouse gas costs of energy  crop production, Biomass and Bioenergy 32 442–452 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2007.11.001),  (ISSN: 0961‐9534).  Clark H. (2013). Nutritional and host effects on methanogenesis in the grazing ruminant, Animal 7  Suppl 1 41–48 pp. (DOI: 10.1017/S1751731112001875), (ISSN: 1751‐732X).      114 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Claussen M., V. Brovkin, and A. Ganopolski (2001). Biogeophysical versus biogeochemical feedbacks  of large‐scale land cover change, Geophys. Res. Lett. 28 1011–1014 pp. (DOI:  10.1029/2000gl012471), (ISSN: 0094‐8276).  Clough T., L. Condron, C. Kammann, and C. Müller (2013). A Review of Biochar and Soil Nitrogen  Dynamics, Agronomy 3 275–293 pp. (DOI: 10.3390/agronomy3020275), (ISSN: 2073‐4395).  Coelho S., O. Agbenyega, A. Agostini, K.H. Erb, H. Haberl, M. Hoogwijk, R. Lal, O. Lucon, O. Masera,  and J.R. Moreira (2012). Chapter 20 ‐ Land and Water: Linkages to Bioenergy. In: Global Energy  Assessment ‐ Toward a Sustainable Future. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New  York, NY, USA and the International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria,  Cambridge, UK pp.1459–1526(ISBN: 9780521182935).  Colfer C.J.P. (2011). Marginalized Forest Peoples’ Perceptions of the Legitimacy of Governance: An  Exploration, World Development 39 2147–2164 pp. (DOI: 10.1016/j.worlddev.2011.04.012), (ISSN:  0305‐750X).  Combes Motel P., R. Pirard, and J.‐L. Combes (2009). A methodology to estimate impacts of  domestic policies on deforestation: Compensated Successful Efforts for ‘avoided deforestation’  (REDD), Ecological Economics 68 680–691 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2008.06.001), (ISSN: 0921‐ 8009).  Conant R.T., M. Easter, K. Paustian, A. Swan, and S. Williams (2007). Impacts of periodic tillage on  soil C stocks: A synthesis, Soil and Tillage Research 95 1–10 pp. (DOI: 10.1016/j.still.2006.12.006),  (ISSN: 01671987).  Corbera E., and K. Brown (2008). Building Institutions to Trade Ecosystem Services: Marketing Forest  Carbon in Mexico, World Development 36 1956–1979 pp. (DOI: 10.1016/j.worlddev.2007.09.010),  (ISSN: 0305‐750X).  Corbera E., and H. Schroeder (2011). Governing and implementing REDD+, Environmental Science &  Policy 14 89–99 pp. (DOI: 10.1016/j.envsci.2010.11.002), (ISSN: 1462‐9011).  Cordes L. (2011). Igniting Change: A Strategy for Universal Adoption of Clean Cookstoves and Fuels.  Global Alliance for Clean Cookstoves, Washington DC, USA. . Available at: www.cleancookstoves.org.  Cottle D.J., J.V. Nolan, and S.G. Wiedemann (2011). Ruminant enteric methane mitigation: a review,  Animal Production Science 51 491 pp. (DOI: 10.1071/AN10163), (ISSN: 1836‐0939).  Cotula L. (2012). The international political economy of the global land rush: A critical appraisal of  trends, scale, geography and drivers, Journal of Peasant Studies 39 649–680 pp. (DOI:  10.1080/03066150.2012.674940), (ISSN: 0306‐6150).  Cotula L., S. Vermeulen, R. Leonard, and J. Keeley (2009). Land Grab or Development Opportunity?  Agricultural Investment and International Land Deals in Africa. 130 p. pp.  Cox P.M., D. Pearson, B.B. Booth, P. Friedlingstein, C. Huntingford, C.D. Jones, and C.M. Luke  (2013). Sensitivity of tropical carbon to climate change constrained by carbon dioxide variability,  Nature 494 341–344 pp. (DOI: 10.1038/nature11882), (ISSN: 0028‐0836).  Creutzig F., E. Corbera, S. Bolwig, and C. Hunsberger (2013). Integrating place‐specific livelihood and  equity outcomes into global assessments of bioenergy deployment, Environmental Research Letters  8 035047 (11pp) pp. (DOI: 10.1088/1748‐9326/8/3/035047), (ISSN: 1748‐9326).      115 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Creutzig F., A. Popp, R. Plevin, G. Luderer, J. Minx, and O. Edenhofer (2012). Reconciling top‐down  and bottom‐up modelling on future bioenergy deployment, Nature Climate Change 2 320–327 pp.  (DOI: 10.1038/nclimate1416), (ISSN: 1758‐678X).  Crutzen P.J., A.R. Mosier, K.A. Smith, and W. Winiwarter (2007). N2O release from agro‐biofuel  production negates global warming reduction by replacing fossil fuels, Atmospheric Chemistry and  Physics Discussions 7 11191–11205 pp. (DOI: 10.5194/acpd‐7‐11191‐2007), (ISSN: 1680‐7375).  Daigneault A., B. Sohngen, and R. Sedjo (2012). Economic Approach to Assess the Forest Carbon  Implications of Biomass Energy, Environmental Science & Technology 46 5664–5671 pp. (DOI:  10.1021/es2030142), (ISSN: 0013‐936X).  Dale B.E., M.S. Allen, M. Laser, and L.R. Lynd (2009). Protein feeds coproduction in biomass  conversion to fuels and chemicals, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 3 219–230 pp. (DOI:  10.1002/bbb.132), (ISSN: 1932‐1031).  Dale V.H., and K.L. Kline (2013). Issues in using landscape indicators to assess land changes,  Ecological Indicators 28 91–99 pp. .  Dale V.H., K.L. Kline, D. Perla, and A. Lucier (2013). Communicating about bioenergy sustainability,  Environmental management 51 279–290 pp. .  Dale V.H., R. Lowrance, P. Mulholland, and G.P. Robertson (2010). Bioenergy sustainability at the  regional scale, Ecology and Society 15 23 pp. . Available at:  https://www.kbs.msu.edu/images/stories/docs/robertson/Dale_et_al._2010_SSSAJ.pdf.  Van Dam J., A.P.C. Faaij, J. Hilbert, H. Petruzzi, and W.C. Turkenburg (2009a). Large‐scale bioenergy  production from soybeans and switchgrass in Argentina: Part A: Potential and economic feasibility  for national and international markets, Renewable and Sustainable Energy Reviews 13 1710–1733  pp. .  Van Dam J., A.P. Faaij, J. Hilbert, H. Petruzzi, and W.C. Turkenburg (2009b). Large‐scale bioenergy  production from soybeans and switchgrass in Argentina: Part B. Environmental and socio‐economic  impacts on a regional level, Renewable and Sustainable Energy Reviews 13 1679–1709 pp. .  Van Dam J., M. Junginger, and A.P.C. Faaij (2010). From the global efforts on certification of  bioenergy towards an integrated approach based on sustainable land use planning, Renewable and  Sustainable Energy Reviews 14 2445–2472 pp. (DOI: 16/j.rser.2010.07.010), (ISSN: 1364‐0321).  Danielsen F., H. Beukema, N.D. Burgess, F. Parish, C.A. Brühl, P.F. Donald, D. Murdiyarso, B.  Phalan, L. Reijnders, M. Struebig, and E.B. Fitzherbert (2009). Biofuel Plantations on Forested  Lands: Double Jeopardy for Biodiversity and Climate, Conservation Biology 23 348–358 pp. (DOI:  10.1111/j.1523‐1739.2008.01096.x), (ISSN: 1523‐1739).  Datta A., D.R. Nayak, D.P. Sinhababu, and T.K. Adhya (2009). Methane and nitrous oxide emissions  from an integrated rainfed rice–fish farming system of Eastern India, Agriculture, Ecosystems &  Environment 129 228–237 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2008.09.003), (ISSN: 01678809).  Dauvergne P., and K.J. Neville (2010). Forests, food, and fuel in the tropics: the uneven social and  ecological consequences of the emerging political economy of biofuels, Journal of Peasant Studies 37  631–660 pp. .      116 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Davidson E.A. (2012). Representative concentration pathways and mitigation scenarios for nitrous  oxide, Environmental Research Letters 7 024005 pp. (DOI: 10.1088/1748‐9326/7/2/024005), (ISSN:  1748‐9326).  Davidson E.A., and I.A. Janssens (2006). Temperature sensitivity of soil carbon decomposition and  feedbacks to climate change, Nature 440 165–173 pp. (DOI: 10.1038/nature04514), (ISSN: 0028‐ 0836, 1476‐4679).  Davin E.L., N. de Noblet‐Ducoudré, and P. Friedlingstein (2007). Impact of land cover change on  surface climate: Relevance of the radiative forcing concept, Geophys. Res. Lett. 34 L13702 pp. (DOI:  10.1029/2007gl029678), (ISSN: 0094‐8276).  Davis R., A. Aden, and P.T. Pienkos (2011a). Techno‐economic analysis of autotrophic microalgae  for fuel production, Applied Energy 88 3524–3531 pp. . Available at:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261911002406.  Davis S.C., R.M. Boddey, B.J.R. Alves, A.L. Cowie, B.H. George, S.M. Ogle, P. Smith, M. van  Noordwijk, and M.T. van Wijk (2013). Management swing potential for bioenergy crops, GCB  Bioenergy 5 623–638 pp. (DOI: 10.1111/gcbb.12042), (ISSN: 1757‐1707).  Davis S.C., W.J. Parton, S.J.D. Grosso, C. Keough, E. Marx, P.R. Adler, and E.H. DeLucia (2011b).  Impact of second‐generation biofuel agriculture on greenhouse‐gas emissions in the corn‐growing  regions of the US, Frontiers in Ecology and the Environment 10 69–74 pp. (DOI: 10.1890/110003),  (ISSN: 1540‐9295).  Dawson T.P., S.T. Jackson, J.I. House, I.C. Prentice, and G.M. Mace (2011). Beyond Predictions:  Biodiversity Conservation in a Changing Climate, Science 332 53–58 pp. (DOI:  10.1126/science.1200303), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Deal R.L., B. Cochran, and G. LaRocco (2012). Bundling of ecosystem services to increase forestland  value and enhance sustainable forest management, Forest Policy and Economics 17 69–76 pp. .  Deal R.L., and R. White (2012). Integrating forest products with ecosystem services: A global  perspective, Forest Policy and Economics 17 1–2 pp. .  DeAngelo B.J., F.C. de la Chesnaye, R.H. Beach, A. Sommer, and B.C. Murray (2006). The Energy  Journal . Methane and Nitrous Oxide Mitigation in Agriculture, The Energy Journal 89–108 pp. .  DeCicco J. (2013). Biofuel’s carbon balance: doubts, certainties and implications, Climatic Change  121 801–814 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0927‐9), (ISSN: 0165‐0009).  DeFries R., and C. Rosenzweig (2010). Toward a whole‐landscape approach for sustainable land use  in the tropics, Proceedings of the National Academy of Sciences 107 19627 –19632 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1011163107).  Delucchi M.A. (2010). Impacts of biofuels on climate change, water use, and land use, Annals of the  New York Academy of Sciences 1195 28–45 pp. (DOI: 10.1111/j.1749‐6632.2010.05457.x), (ISSN:  1749‐6632).  Dezzeo, N., Chacon, and N. (2005). Carbon and nutrients loss in aboveground biomass a long a fire  induced forest‐savanna gradient in the Gran Sabana, Southern Venezuela, Forest Ecology and  Management 209 343–352 pp. . Available at: ndzzeo@oikos.ivic.ve.      117 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Dias A.C., and L. Arroja (2012). Environmental impacts of eucalypt and maritime pine wood  production in Portugal, Journal of Cleaner Production 37 368–376 pp. (DOI:  10.1016/j.jclepro.2012.07.056), (ISSN: 0959‐6526).  Díaz S., J. Fargione, F.S. Chapin, and D. Tilman (2006). Biodiversity loss threatens human well‐being,  PLoS Biology 4 e277 pp. .  Diaz‐Chavez R.A. (2011). Assessing biofuels: Aiming for sustainable development or complying with  the market?, Energy Policy 39 5763–5769 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2011.03.054), (ISSN: 0301‐4215).  Diaz‐Chavez R.A. (2012). Land use for integrated systems: A bioenergy perspective, Environmental  Development 3 91–99 pp. (DOI: 10.1016/j.envdev.2012.03.018), (ISSN: 2211‐4645).  Dijkstra J., O. Oenema, and A. Bannink (2011). Dietary strategies to reducing N excretion from  cattle: implications for methane emissions, Current Opinion in Environmental Sustainability 3 414– 422 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2011.07.008), (ISSN: 1877‐3435).  Dimitriou I., C. Baum, S. Baum, G. Busch, U. Schulz, J. Köhn, N. Lamersdorf, P. Leinweber, P.  Aronsson, M. Weih, G. Berndes, and A. Bolte (2009). Short Rotation Coppice (SRC) cultivation and  local impact on the environment, Landbauforschung vTI Agriculture and Forestry Research 3 159– 162 pp. .  Dimitriou I., C. Baum, S. Baum, G. Busch, U. Schulz, J. Köhn, N. Lamersdorf, P. Leinweber, P.  Aronsson, M. Weih, G. Berndes, and A. Bolte (2011). Quantifying environmental effects of short  rotation coppice (SRC) on biodiversity, soil and water, IEA Bioenergy Task 43.  Ding X.Z., R.J. Long, M. Kreuzer, J.D. Mi, and B. Yang (2010). Methane emissions from yak (Bos  grunniens) steers grazing or kept indoors and fed diets with varying forage: concentrate ratio during  the cold season on the Qinghai‐Tibetan Plateau, Animal Feed Science and Technology 162 91–98  pp. .  DiPietro P., P. Balash, and M. Wallace (2012). A Note on Sources of CO2 Supply for Enhanced‐Oil‐ Recovery Operations, SPE Economics & Management 69–74 pp.   Djomo S.N., O.E. Kasmioui, and R. Ceulemans (2011). Energy and greenhouse gas balance of  bioenergy production from poplar and willow: a review, GCB Bioenergy 3 181–197 pp. (DOI:  10.1111/j.1757‐1707.2010.01073.x), (ISSN: 1757‐1707).  Don A., B. Osborne, A. Hastings, U. Skiba, M.S. Carter, J. Drewer, H. Flessa, A. Freibauer, N.  Hyvönen, M.B. Jones, G.J. Lanigan, Ü. Mander, A. Monti, S.N. Djomo, J. Valentine, K. Walter, W.  Zegada‐Lizarazu, and T. Zenone (2012). Land‐use change to bioenergy production in Europe:  implications for the greenhouse gas balance and soil carbon, GCB Bioenergy 4 372–391 pp. (DOI:  10.1111/j.1757‐1707.2011.01116.x), (ISSN: 1757‐1707).  Donato D.C., J.B. Kauffman, D. Murdiyarso, S. Kurnianto, M. Stidham, and M. Kanninen (2011).  Mangroves among the most carbon‐rich forests in the tropics, Nature Geoscience 4 293–297 pp.  (DOI: 10.1038/ngeo1123), (ISSN: 1752‐0894).  Dornburg V., D. van Vuuren, G. van de Ven, H. Langeveld, M. Meeusen, M. Banse, M. van  Oorschot, J. Ros, G. Jan van den Born, H. Aiking, M. Londo, H. Mozaffarian, P. Verweij, E. Lysen,  and A. Faaij (2010). Bioenergy revisited: Key factors in global potentials of bioenergy, Energy and  Environmental Science 3 258–267 pp. (DOI: 10.1039/b922422j), (ISSN: 1754‐5692).      118 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Douglas E., A. Beltrán‐Przekurat, D. Niyogi, R. Pielke Sr, and C. Vörösmarty (2009). The impact of  agricultural intensification and irrigation on land‐atmosphere interactions and Indian monsoon  precipitation–A mesoscale modeling perspective, Global and Planetary Change 67 117–128 pp. .  Downie A., P. Munroe, A. Cowie, L. Van Zwieten, and D.M.S. Lau (2012). Biochar as a  Geoengineering Climate Solution: Hazard Identification and Risk Management, Critical Reviews in  Environmental Science and Technology 42 225–250 pp. (DOI: 10.1080/10643389.2010.507980),  (ISSN: 1064‐3389, 1547‐6537).  Duarte C.G., K. Gaudreau, R.B. Gibson, and T.F. Malheiros (2013). Sustainability assessment of  sugarcane‐ethanol production in Brazil: A case study of a sugarcane mill in São Paulo state,  Ecological Indicators 30 119–129 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolind.2013.02.011), (ISSN: 1470‐160X).  Dumortier J., D.J. Hayes, M. Carriquiry, F. Dong, X. Du, A. Elobeid, J.F. Fabiosa, and S. Tokgoz  (2011). Sensitivity of Carbon Emission Estimates from Indirect Land‐Use Change, Applied Economic  Perspectives and Policy 33 428–448 pp. (DOI: 10.1093/aepp/ppr015), (ISSN: 2040‐5790, 2040‐5804).  Dunlap R.E., and W.R. Catton, Jr. (2002). Which Function(s) of the Environment Do We Study? A  Comparison of Environmental and Natural Resource Sociology, Society & Natural Resources 15 239– 249 pp. (DOI: 10.1080/089419202753445070), (ISSN: 0894‐1920, 1521‐0723).  Durand L., and E. Lazos (2008). The Local Perception of Tropical Deforestation and its Relation to  Conservation Policies in Los Tuxtlas Biosphere Reserve, Mexico, Human Ecology 36 383–394 pp.  (DOI: 10.1007/s10745‐008‐9172‐7), (ISSN: 0300‐7839).  Durand L., and L.B. Vázquez (2011). Biodiversity conservation discourses. A case study on scientists  and government authorities in Sierra de Huautla Biosphere Reserve, Mexico, Land Use Policy 28 76– 82 pp. (DOI: 10.1016/j.landusepol.2010.04.009), (ISSN: 0264‐8377).  Durst P.B., P.J. McKenzie, C.L. Brown, and S. Appanah (2006). Challenges facing certification and  eco‐labelling of forest products in developing countries, International Forestry Review 8 193–200  pp. . Available at: http://www.bioone.org/doi/abs/10.1505/ifor.8.2.193.  Duvenage I., C. Langston, L.C. Stringer, and K. Dunstan (2013). Grappling with biofuels in Zimbabwe:  depriving or sustaining societal and environmental integrity?, Journal of Cleaner Production 42 132– 140 pp. (DOI: 10.1016/j.jclepro.2012.11.011), (ISSN: 0959‐6526).  Eagle A.J., and L.P. Olander (2012). Chapter 3: Greenhouse Gas Mitigation with Agricultural Land  Management Activities in the United States—A Side‐by‐Side Comparison of Biophysical Potentia. In:  Advances in Agronomy. Academic Press, New York, NY pp.79–179(ISBN: 0065‐2113).  Eckard R.J., C. Grainger, and C.A.M. de Klein (2010). Options for the abatement of methane and  nitrous oxide from ruminant production: A review, Livestock Science 130 47–56 pp. (DOI:  10.1016/j.livsci.2010.02.010), (ISSN: 1871‐1413).  Eckert C., A. Dubini, J. Yu, P. King, M. Ghirardi, M. Seibert, and P.‐C. Maness (2012). Hydrogenase  Genes and Enzymes Involved in Solar Hydrogen Production. In: State of the Art and Progress in  Production of Biohydrogen. Biosciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO,  USA pp.8–24 (17)(ISBN: 978‐1‐60805‐411‐4).  Edser C. (2012). Inaugural report shows impressive uptake of RSPO‐certified sustainable palm oil in  2011, Focus on Surfactants 2012 1–2 pp. (DOI: 10.1016/S1351‐4210(12)70119‐1), (ISSN: 1351‐4210).      119 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Egeskog A., G. Berndes, F. Freitas, S. Gustafsson, and G. Sparovek (2011). Integrating bioenergy and  food production—A case study of combined ethanol and dairy production in Pontal, Brazil, Energy  for Sustainable Development 15 8–16 pp. (DOI: 10.1016/j.esd.2011.01.005), (ISSN: 0973‐0826).  Van Eijck J., H. Romijn, E. Smeets, R. Bailis, M. Rooijakkers, N. Hooijkaas, P. Verweij, and A. Faaij  (2014). Comparative analysis of key socio‐economic and environmental impacts of smallholder and  plantation based jatropha biofuel production systems in Tanzania, Biomass and Bioenergy 61 25–45  pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2013.10.005), (ISSN: 0961‐9534).  Van Eijck J., E. Smeets, and A. Faaij (2012). The economic performance of jatropha, cassava and  Eucalyptus production systems for energy in an East African smallholder setting, GCB Bioenergy 4  828–845 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2012.01179.x), (ISSN: 1757‐1707).  Eisenbies M.H., E.D. Vance, W.M. Aust, and J.R. Seiler (2009). Intensive utilization of harvest  residues in southern pine plantations: quantities available and implications for nutrient budgets and  sustainable site productivity, BioEnergy Research 2 90–98 pp. .  Elliott D.C. (2013). Transportation fuels from biomass via fast pyrolysis and hydroprocessing, Wiley  Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment 2 525–533 pp. (DOI: 10.1002/wene.74), (ISSN:  2041‐840X).  Ellis E.C., K. Klein Goldewijk, S. Siebert, D. Lightman, and N. Ramankutty (2010). Anthropogenic  transformation of the biomes, 1700 to 2000, Global Ecology and Biogeography 19 589–606 pp. (DOI:  10.1111/j.1466‐8238.2010.00540.x), (ISSN: 1466‐8238).  EMPA (2012). Harmonisation and Extension of the Bioenergy Inventories and Assessment: End  Report. EMPA, Bern, Switzerland. 97 pp. Available at:  http://www.empa.ch/plugin/template/empa/*/125527/‐‐‐/l=1.  Engel S., S. Pagiola, and S. Wunder (2008). Designing payments for environmental services in theory  and practice: An overview of the issues, Ecological Economics 65 663–674 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2008.03.011), (ISSN: 0921‐8009).  Eranki P.L., and B.E. Dale (2011). Comparative life cycle assessment of centralized and distributed  biomass processing systems combined with mixed feedstock landscapes, GCB Bioenergy 3 427–438  pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2011.01096.x), (ISSN: 1757‐1707).  Erb K.‐H. (2012). How a socio‐ecological metabolism approach can help to advance our  understanding of changes in land‐use intensity, Ecological Economics 76 8–14 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2012.02.005), (ISSN: 0921‐8009).  Erb K.‐H., V. Gaube, F. Krausmann, C. Plutzar, A. Bondeau, and H. Haberl (2007). A comprehensive  global 5 min resolution land‐use data set for the year 2000 consistent with national census data,  Journal of Land Use Science 2 191–224 pp. (DOI: 10.1080/17474230701622981), (ISSN: 1747‐423X).  Erb K.‐H., H. Haberl, and C. Plutzar (2012a). Dependency of global primary bioenergy crop potentials  in 2050 on food systems, yields, biodiversity conservation and political stability, Energy Policy 47  260–269 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2012.04.066), (ISSN: 0301‐4215).  Erb K.‐H., T. Kastner, S. Luyssaert, R.A. Houghton, T. Kuemmerle, P. Olofsson, and H. Haberl (2013).  Bias in the attribution of forest carbon sinks, Nature Climate Change 3 854–856 pp. (DOI:  10.1038/nclimate2004), (ISSN: 1758‐678X, 1758‐6798).      120 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Erb K.‐H., A. Mayer, F. Krausmann, C. Lauk, C. Plut, J. Steinberger, and H. Haberl (2012b). The  interrelations of future global bioenergy potentials, food demand and agricultural technology. In:  Socioeconomic and Environmental Impacts of Biofuels: Evidence from Developing Nations. A.  Gasparatos, P. Stromberg, (eds.), Cambridge University Press, Cambridge, UK pp.27–52.  Ericksen P.J., J.S. Ingram, and D.M. Liverman (2009). Food security and global environmental  change: emerging challenges, Environmental Science & Policy 12 373–377 pp. . Available at:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1462901109000653.  Eugene M., C. Martin, M.M. Mialon, D. Krauss, G. Renand, and M. Doreau (2011). Dietary linseed  and starch supplementation decreases methane production of fattening bulls, Animal Feed Science  and Technology 166‐167 330–337 pp. .  Ewing M., and S. Msangi (2009). Biofuels production in developing countries: assessing tradeoffs in  welfare and food security, Environmental Science & Policy 12 520–528 pp. (DOI:  10.1016/j.envsci.2008.10.002), (ISSN: 1462‐9011).  Faaij A. (2006). Modern Biomass Conversion Technologies, Mitigation and Adaptation Strategies for  Global Change 11 335–367 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐005‐9004‐7), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  FAO (2006a). World Agriculture: Towards 2030/2050 ‐ Interim Report. Prospects for Food, Nutrition,  Agriculture and Major Commodity Groups. Food and Agriculture Organization of the United Nations  (FAO), Rome, 71 pp. Available at: http://www.fao.org/es/ESD/AT2050web.pdf.  FAO (2006b). Global Planted Forest Thematic Study, Results and Analysis. Planted Forests and Trees  Working Paper FP38E. Rome, Italy, Food and Agriculture Organization of the United Nations. 168 pp.  Available at: http://www.fao.org/forestry/12139‐03441d093f070ea7d7c4e3ec3f306507.pdf.  FAO (2007). The World’s Mangroves: 1980‐2005. Food and Agricultural Organization of the United  Nations, Rome. 153 pp. Available at: http://www.fao.org/docrep/010/a1427e/a1427e00.htm.  FAO (2008). The State of Food and Agriculture 2008 ‐ Biofuels: Prospects, Risks and Opportunities.  Food and Agricultural Organization, Rome, Italy. 128 pp. Available at: http://www.un‐ energy.org/publications/98‐the‐state‐of‐food‐and‐agriculture‐2008‐biofuels‐prospects‐risks‐and‐ opportunities.  FAO (2009a). The State of Food Insecurity in the World. Economic Crises ‐ Impacts and Lessons  Learned. Rome, Italy. 58 pp. Available at: http://www.fao.org/docrep/012/i0876e/i0876e00.htm.  FAO (2009b). State of the World’s Forests 2009. Food and Agriculture Organization of the United  Nations, Rome, Italy. 168 pp. Available at: http://www.fao.org/docrep/011/i0350e/i0350e00.htm.  FAO (2010). Global Forest Resources Assessment 2010. Rome, Italy. . Available at:  http://www.fao.org/forestry/fra/fra2010/en/.  FAO (2011). Energy‐Smart Food for People and Climate. Food and Agriculture Organization of the  United Nations (FAO), Rome, Italy. 66 pp. Available at:  http://www.fao.org/docrep/014/i2454e/i2454e00.pdf.  FAO (2012). The State of World Fisheries and Aquaculture. Food and Agricultural Organization,  Rome. 209 pp.      121 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   FAO, WFP, and IFAD (2012). The State of Food Insecurity in the World 2012. Economic Growth Is  Necessary but Not Sufficient to Accelerate Reduction of Hunger and Malnutrition. Food and  Agricultural Organization of the United Nations, Rome, Italy. 61 pp. Available at:  http://www.fao.org/docrep/016/i3027e/i3027e00.htm.  FAOSTAT (2012). FAO Statistics. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome,  Italy. 352 pp.  FAOSTAT (2013). FAOSTAT database, Food and Agriculture Organization of the United Nations .  Available at: http://faostat.fao.org/.  Farage, P.K., Ardo, J., Olsson, L., Rienzi, E.A., Ball, A.S., Pretty, and J.N. (2007). The potential for soil  carbon sequestration in three tropical dryland farming systems of Africa and Latin America: A  modelling approach, Soil and Tillage Research 94 457–472 pp. .  Fargione J., J. Hill, D. Tilman, S. Polasky, and P. Hawthorne (2008). Land Clearing and the Biofuel  Carbon Debt, Science 319 1235–1238 pp. (DOI: 10.1126/science.1152747), (ISSN: 0036‐8075).  Farley J., and R. Costanza (2010). Payments for ecosystem services: From local to global, Ecological  Economics 69 2060–2068 pp. .  Favaro L., T. Jooste, M. Basaglia, S.H. Rose, M. Saayman, J.F. Görgens, S. Casella, and W.H. van Zyl  (2012). Designing industrial yeasts for the consolidated bioprocessing of starchy biomass to ethanol,  Bioengineered 4 97–102 pp. (DOI: 10.4161/bioe.22268), (ISSN: 2165‐5979, 2165‐5987).  Fazio S., and A. Monti (2011). Life cycle assessment of different bioenergy production systems  including perennial and annual crops, Biomass and Bioenergy 35 4868–4878 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2011.10.014), (ISSN: 0961‐9534).  Felder R., and R. Dones (2007). Evaluation of ecological impacts of synthetic natural gas from wood  used in current heating and car systems, Biomass and Bioenergy 31 403–415 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2006.08.005), (ISSN: 0961‐9534).  Feng J., C. Chen, Y. Zhang, Z. Song, A. Deng, C. Zheng, and W. Zhang (2013). Impacts of cropping  practices on yield‐scaled greenhouse gas emissions from rice fields in China: A meta‐analysis,  Agriculture, Ecosystems & Environment 164 220–228 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2012.10.009), (ISSN:  01678809).  Fenner A.L., S.S. Godfrey, and M.C. Bull (2011). Using social networks to deduce whether residents  or dispersers spread parasites in a lizard population: Social networks and parasite transmission,  Journal of Animal Ecology 80 835–843 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2656.2011.01825.x), (ISSN:  00218790).  Field C.B., J.E. Campbell, and D.B. Lobell (2008). Biomass energy: the scale of the potential resource,  Trends in Ecology and Evolution 23 65–72 pp. (DOI: 10.1016/j.tree.2007.12.001), (ISSN: 0169‐5347).  Field J.L., C.M.H. Keske, G.L. Birch, M.W. DeFoort, and M.F. Cotrufo (2013). Distributed biochar and  bioenergy coproduction: a regionally specific case study of environmental benefits and economic  impacts, GCB Bioenergy 5 177–191 pp. (DOI: 10.1111/gcbb.12032), (ISSN: 17571693).  Finkbeiner M. (2013). Indirect Land Use Change (iLUC) within Life Cycle Assessment (LCA) – Scientific  Robustness and Consistency with International Standards. Publication of the Association of the      122 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   German Biofuel Industry, Berlin, Germany. 65 pp. Available at:  http://www.fediol.eu/data/RZ_VDB_0030_Vorstudie_ENG_Komplett.pdf.  Fischedick M., R. Schaeffer, A. Adedoyin, M. Akai, T. Bruckner, L. Clarke, V. Krey, I. Savolainen, S.  Teske, D. Ürge‐Vorsatz, and R. Wright (2011). Mitigation Potential and Costs. In: IPCC Special Report  on Renewable Energy Sources and Climate change Mitigation [O. Edenhofer, R. Pichs‐Madruga, Y.  Sokona, K. Seyboth, P. Matschoss, S. Kadner, T. Zwickel, P. Eickemeier, G. Hansen, S. Schlömer, C.von  Stechow (eds)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA  pp.791–864.  Fischer J., B. Brosi, G.C. Daily, P.R. Ehrlich, R. Goldman, J. Goldstein, D.B. Lindenmayer, A.D.  Manning, H.A. Mooney, L. Pejchar, J. Ranganathan, and H. Tallis (2008). Should agricultural policies  encourage land sparing or wildlife‐friendly farming?, Frontiers in Ecology and the Environment 6  380–385 pp. (DOI: 10.1890/070019), (ISSN: 1540‐9295).  Fischer G., S. Prieler, H. Van Velthuizen, G. Berndes, A. Faaij, M. Londo, and M. De Wit (2010).  Biofuel production potentials in Europe: Sustainable use of cultivated land and pastures, Part II: Land  use scenarios, Biomass and bioenergy 34 173–187 pp. .  Fischer‐Kowalski M. (2011). Analyzing sustainability transitions as a shift between socio‐metabolic  regimes, Environmental Innovation and Societal Transitions 1 152–159 pp. (DOI:  16/j.eist.2011.04.004), (ISSN: 2210‐4224).  Flannigan M., B. Stocks, M. Turetsky, and M. Wotton (2009). Impacts of climate change on fire  activity and fire management in the circumboreal forest, Global Change Biology 15 549–560 pp.  (DOI: 10.1111/j.1365‐2486.2008.01660.x), (ISSN: 1365‐2486).  FLEG Regional Forest Law Enforcement and Governance (FLEG) Initiatives. . Available at:  http://www.worldbank.org/en/topic/forests/brief/fleg‐regional‐forest‐law‐enforcement‐ governance.  Foley J.A., R. DeFries, G.P. Asner, C. Barford, G. Bonan, S.R. Carpenter, F.S. Chapin, M.T. Coe, G.C.  Daily, H.K. Gibbs, J.H. Helkowski, T. Holloway, E.A. Howard, C.J. Kucharik, C. Monfreda, J.A. Patz,  I.C. Prentice, N. Ramankutty, and P.K. Snyder (2005). Global Consequences of Land Use, Science 309  570–574 pp. (DOI: 10.1126/science.1111772), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Foley P.A., D.A. Kenny, J.J. Callan, T.M. Boland, and F.P. O’Mara (2009). Effect of DL‐malic acid  supplementation on feed intake, methane emission, and rumen fermentation in beef cattle, Journal  of Animal Science 87 1048–1057 pp. (DOI: 10.2527/jas.2008‐1026), (ISSN: 0021‐8812, 1525‐3163).  Foley J.A., N. Ramankutty, K.A. Brauman, E.S. Cassidy, J.S. Gerber, M. Johnston, N.D. Mueller, C.  O’Connell, D.K. Ray, P.C. West, C. Balzer, E.M. Bennett, S.R. Carpenter, J. Hill, C. Monfreda, S.  Polasky, J. Rockstrom, J. Sheehan, S. Siebert, D. Tilman, and D.P.M. Zaks (2011). Solutions for a  cultivated planet, Nature 478 337–342 pp. (DOI: 10.1038/nature10452), (ISSN: 0028‐0836).  Follett R.F., and D.A. Reed (2010). Soil Carbon Sequestration in Grazing Lands: Societal Benefits and  Policy Implications, Rangeland Ecology & Management 63 4–15 pp. (DOI: 10.2111/08‐225.1), (ISSN:  1550‐7424, 1551‐5028).  Forner C., J. Blaser, F. Jotzo, and C. Robledo (2006). Keeping the forest for the climate’s sake:  avoiding deforestation in developing countries under the UNFCCC, Climate Policy 6 275–294 pp.  (DOI: 10.1080/14693062.2006.9685602), (ISSN: 1469‐3062).      123 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Frank S., H. Böttcher, P. Havlík, H. Valin, A. Mosnier, M. Obersteiner, E. Schmid, and B. Elbersen  (2013). How effective are the sustainability criteria accompanying the European Union 2020 biofuel  targets?, GCB Bioenergy n/a–n/a pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2012.01188.x), (ISSN: 1757‐1707).  Franzluebbers A.J., and J.A. Stuedemann (2009). Soil‐profile organic carbon and total nitrogen  during 12 years of pasture management in the Southern Piedmont USA, Agriculture, Ecosystems &  Environment 129 28–36 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2008.06.013), (ISSN: 01678809).  Frei M., M.A. Razzak, M.M. Hossain, M. Oehme, S. Dewan, and K. Becker (2007). Methane  emissions and related physicochemical soil and water parameters in rice–fish systems in Bangladesh,  Agriculture, Ecosystems & Environment 120 391–398 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2006.10.013), (ISSN:  01678809).  Fuglestvedt J.S., K.P. Shine, T. Berntsen, J. Cook, D.S. Lee, A. Stenke, R.B. Skeie, G.J.M. Velders, and  I.A. Waitz (2010). Transport impacts on atmosphere and climate: Metrics, Atmospheric Environment  44 4648–4677 pp. .  Gabrielle B., and N. Gagnaire (2008). Life‐cycle assessment of straw use in bio‐ethanol production: A  case study based on biophysical modelling, Biomass and Bioenergy 32 431–441 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2007.10.017), (ISSN: 0961‐9534).  Gabrielle B., P. Maupu, and E. Vial (2013). Life cycle assessment of eucalyptus short rotation  coppices for bioenergy production in southern France, GCB Bioenergy 5 30–42 pp. (DOI:  10.1111/gcbb.12008), (ISSN: 1757‐1707).  Galinato S.P., J.K. Yoder, and D. Granatstein (2011). The economic value of biochar in crop  production and carbon sequestration, Energy Policy 39 6344–6350 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2011.07.035), (ISSN: 0301‐4215).  Garcia‐Frapolli E., A. Schilmann, V. Berrueta, H. Riojas‐Rodriguez, R. Edwards, M. Johnson, A.  Guevara‐Sangines, C. Armendariz, and O.R. Masera (2010). Beyond Fuelwood Savings: Valuing the  economic benefits of introducing improved biomass cookstoves in the Purépecha region of Mexico,  Ecological Economics 69 2598–2605 pp. .  Garcia‐Ulloa J., S. Sloan, P. Pacheco, J. Ghazoul, and L.P. Koh (2012). Lowering environmental costs  of oil‐palm expansion in Colombia, Conservation Letters 5 366–375 pp. (DOI: 10.1111/j.1755‐ 263X.2012.00254.x), (ISSN: 1755263X).  Gardner T.A., N.D. Burgess, N. Aguilar‐Amuchastegui, J. Barlow, E. Berenguer, T. Clements, F.  Danielsen, J. Ferreira, W. Foden, V. Kapos, S.M. Khan, A.C. Lees, L. Parry, R.M. Roman‐Cuesta, C.B.  Schmitt, N. Strange, I. Theilade, and I.C.G. Vieira (2012). A framework for integrating biodiversity  concerns into national REDD+ programmes, Biological Conservation 154 61–71 pp. (DOI:  10.1016/j.biocon.2011.11.018), (ISSN: 0006‐3207).  Garg K.K., L. Karlberg, S.P. Wani, and G. Berndes (2011). Jatropha production on wastelands in  India: opportunities and trade‐offs for soil and water management at the watershed scale, Biofuels,  Bioproducts and Biorefining 5 410–430 pp. (DOI: 10.1002/bbb.312), (ISSN: 1932‐1031).  Garnett T. (2011). Where are the best opportunities for reducing greenhouse gas emissions in the  food system (including the food chain)?, Food Policy 36, Supplement 1 S23–S32 pp. (DOI:  10.1016/j.foodpol.2010.10.010), (ISSN: 0306‐9192).      124 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Garnett T., M.C. Appleby, A. Balmford, I.J. Bateman, T.G. Benton, P. Bloomer, B. Burlingame, M.  Dawkins, L. Dolan, D. Fraser, M. Herrero, I. Hoffmann, P. Smith, P.K. Thornton, C. Toulmin, S.J.  Vermeulen, and H.C.J. Godfray (2013). Sustainable Intensification in Agriculture: Premises and  Policies, Science 341 33–34 pp. (DOI: 10.1126/science.1234485), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Gasparatos A., P. Stromberg, and K. Takeuchi (2011). Biofuels, ecosystem services and human  wellbeing: Putting biofuels in the ecosystem services narrative, Agriculture, Ecosystems &  Environment 142 111–128 pp. (DOI: 16/j.agee.2011.04.020), (ISSN: 0167‐8809).  Gattinger A., A. Muller, M. Haeni, C. Skinner, A. Fliessbach, N. Buchmann, P. Mader, M. Stolze, P.  Smith, N.E.‐H. Scialabba, and U. Niggli (2012). Enhanced top soil carbon stocks under organic  farming, Proceedings of the National Academy of Sciences 109 18226–18231 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1209429109), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Gawel E., and G. Ludwig (2011). The iLUC dilemma: How to deal with indirect land use changes  when governing energy crops?, Land Use Policy 28 846–856 pp. (DOI:  10.1016/j.landusepol.2011.03.003), (ISSN: 0264‐8377).  GEA (2012). Global Energy Assessment ‐ Toward a Sustainable Future. Cambridge University Press,  Cambridge, UK and New York, NY, USA and the International Institute for Applied Systems Analysis,  Laxenburg, Austria, 1802 pp.  Von Geibler J. (2013). Market‐based governance for sustainability in value chains: conditions for  successful standard setting in the palm oil sector, Journal of Cleaner Production 56 39–53 pp. (DOI:  10.1016/j.jclepro.2012.08.027), (ISSN: 0959‐6526).  Gelfand I., R. Sahajpal, X. Zhang, R.C. Izaurralde, K.L. Gross, and G.P. Robertson (2013). Sustainable  bioenergy production from marginal lands in the US Midwest, Nature 493 514–517 pp. (DOI:  10.1038/nature11811), (ISSN: 0028‐0836, 1476‐4687).  Gelfand I., T. Zenone, P. Jasrotia, J. Chen, S.K. Hamilton, and G.P. Robertson (2011). Carbon debt of  Conservation Reserve Program (CRP) grasslands converted to bioenergy production, Proceedings of  the National Academy of Sciences of the United States 108 13864–13869 pp. .  Georgescu M., D.B. Lobell, and C.B. Field (2011). Direct climate effects of perennial bioenergy crops  in the United States, Proceedings of the National Academy of Sciences 108 4307–4312 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1008779108), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Gerbens‐Leenes W., A.Y. Hoekstra, and T.H. Van der Meer (2009). The water footprint of bioenergy,  Proceedings of the National Academy of Sciences 106 10219–10223 pp. . Available at:  http://www.pnas.org/content/106/25/10219.short.  Gerber P., H.A. Mooney, J. Dijkman, S. Tarawali, and C. de Haan (Eds.) (2010). Livestock in a  Changing Landscpape. Experiences and Regional Perspectives. Island Press, Washington, D.C., 189  pp., (ISBN: 9781597266734). .  German L., and G. Schoneveld (2012). A review of social sustainability considerations among EU‐ approved voluntary schemes for biofuels, with implications for rural livelihoods, Energy Policy 51  765–778 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2012.09.022), (ISSN: 0301‐4215).  German L., G.C. Schoneveld, and D. Gumbo (2011). The Local Social and Environmental Impacts of  Smallholder‐Based Biofuel Investments in Zambia, Ecology and Society 16 (DOI: 10.5751/es‐04280‐ 160412), (ISSN: 1708‐3087).      125 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   German L., G. Schoneveld, and E. Mwangi (2013). Contemporary Processes of Large‐Scale Land  Acquisition in Sub‐Saharan Africa: Legal Deficiency or Elite Capture of the Rule of Law?, World  Development 48 1–18 pp. (DOI: 10.1016/j.worlddev.2013.03.006), (ISSN: 0305‐750X).  Gibbs H.K., M. Johnston, J.A. Foley, T. Holloway, C. Monfreda, N. Ramankutty, and D. Zaks (2008).  Carbon payback times for crop‐based biofuel expansion in the tropics: the effects of changing yield  and technology, Environmental Research Letters 3 034001 (10pp) pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/3/3/034001), (ISSN: 1748‐9326).  Gilg A. (2009). Perceptions about land use, Land Use Policy 26, Supplement 1 S76–S82 pp. (DOI:  10.1016/j.landusepol.2009.08.018), (ISSN: 0264‐8377).  Gill M., P. Smith, and J.M. Wilkinson (2010). Mitigating climate change: the role of domestic  livestock, Animal 4 323–333 pp. (DOI: 10.1017/S1751731109004662).  Giuntoli J., A.K. Boulamanti, S. Corrado, M. Motegh, A. Agostini, and D. Baxter (2013).  Environmental impacts of future bioenergy pathways: the case of electricity from wheat straw bales  and pellets, GCB Bioenergy 5 497–512 pp. (DOI: 10.1111/gcbb.12012), (ISSN: 1757‐1707).  Gnansounou E. (2011). Assessing the sustainability of biofuels: A logic‐based model, Energy 36  2089–2096 pp. (DOI: 10.1016/j.energy.2010.04.027), (ISSN: 03605442).  Godfray H.C.J., J.R. Beddington, I.R. Crute, L. Haddad, D. Lawrence, J.F. Muir, J. Pretty, S. Robinson,  S.M. Thomas, and C. Toulmin (2010). Food Security: The Challenge of Feeding 9 Billion People,  Science 327 812–818 pp. (DOI: 10.1126/science.1185383), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Goglio P., E. Bonari, and M. Mazzoncini (2012). LCA of cropping systems with different external  input levels for energetic purposes, Biomass and Bioenergy 42 33–42 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2012.03.021), (ISSN: 0961‐9534).  Gohin A. (2008). Impacts of the European Biofuel Policy on the Farm Sector: A General Equilibrium  Assessment, Applied Economic Perspectives and Policy 30 623–641 pp. (DOI: 10.1111/j.1467‐ 9353.2008.00437.x), (ISSN: 2040‐5790, 2040‐5804).  Goldemberg J. (2007). Ethanol for a sustainable energy future, science 315 808–810 pp. .  Goldemberg J., S.T. Coelho, and P. Guardabassi (2008). The sustainability of ethanol production  from sugarcane, Energy Policy 36 2086–2097 pp. .  Goldewijk K.K., A. Beusen, G. van Drecht, and M. de Vos (2011). The HYDE 3.1 spatially explicit  database of human‐induced global land‐use change over the past 12,000 years, Global Ecology and  Biogeography 20 73–86 pp. (DOI: 10.1111/j.1466‐8238.2010.00587.x), (ISSN: 1466‐822X).  Gollakota S., and S. McDonald (2012). CO2 capture from ethanol production and storage into the Mt  Simon Sandstone, Greenhouse Gases: Science and Technology 2 346–351 pp. .  Golub A., T. Hertel, H.L. Lee, S. Rose, and B. Sohngen (2009). The opportunity cost of land use and  the global potential for greenhouse gas mitigation in agriculture and forestry, Resource and Energy  Economics 31 299–319 pp. .  González A.D., B. Frostell, and A. Carlsson‐Kanyama (2011). Protein efficiency per unit energy and  per unit greenhouse gas emissions: Potential contribution of diet choices to climate change  mitigation, Food Policy 36 562–570 pp. (DOI: 10.1016/j.foodpol.2011.07.003), (ISSN: 0306‐9192).      126 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Gonzalez P., R.P. Neilson, J.M. Lenihan, and R.J. Drapek (2010). Global patterns in the vulnerability  of ecosystems to vegetation shifts due to climate change, Global Ecology and Biogeography 19 755– 768 pp. (DOI: 10.1111/j.1466‐8238.2010.00558.x), (ISSN: 1466‐8238).  González‐Estrada E., L.C. Rodriguez, V.K. Walen, J.B. Naab, J. Koo, J.W. Jones, M. Herrero, and P.K.  Thornton (2008). Carbon sequestration and farm income in West Africa: Identifying best  management practices for smallholder agricultural systems in northern Ghana, Ecological Economics  67 492 – 502 pp. .  González‐García S., J. Bacenetti, R.J. Murphy, and M. Fiala (2012a). Present and future  environmental impact of poplar cultivation in the Po Valley (Italy) under different crop management  systems, Journal of Cleaner Production 26 56–66 pp. (DOI: 10.1016/j.jclepro.2011.12.020), (ISSN:  0959‐6526).  González‐García S., M.T. Moreira, G. Feijoo, and R.J. Murphy (2012b). Comparative life cycle  assessment of ethanol production from fast‐growing wood crops (black locust, eucalyptus and  poplar), Biomass and Bioenergy 39 378–388 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2012.01.028), (ISSN: 0961‐ 9534).  Gopalakrishnan G., M.C. Negri, and W. Salas (2012). Modeling biogeochemical impacts of bioenergy  buffers with perennial grasses for a row‐crop field in Illinois, Global Change Biology Bioenergy 4 739– 750 pp. (DOI: doi: 10.1111/j.1757‐1707.2011.01145.x).  Gopalakrishnan G., M.C. Negri, and S. Snyder (2011a). A novel framework to classify marginal land  for sustainable biomass feedstock production, Journal of Environmental Quality 40 1593–1600 pp. .  Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261911002406.  Gopalakrishnan G., M.C. Negri, and S. Snyder (2011b). Redesigning agricultural landscapes for  sustainability using bioenergy crops: quantifying the tradeoffs between agriculture, energy and the  environment, Aspects of Applied Biology 112 139–146 pp. .  Gopalakrishnan G., M.C. Negri, M. Wang, M. Wu, S.W. Snyder, and L. Lafreniere (2009). Biofuels,  land and water: a systems approach to sustainability, Environmental Science & Technology 43 6094– 6100 pp. .  Görg C. (2007). Landscape governance: The ‘politics of scale’ and the ‘natural’ conditions of places,  Pro‐Poor Water? The Privatisation and Global Poverty Debate 38 954–966 pp. (DOI:  10.1016/j.geoforum.2007.01.004), (ISSN: 0016‐7185).  Gorham E. (1991). Northern peatlands: role in the carbon cycle and probable responses to climatic  warming, Ecological Applications 1 182–195 pp. .  Gottschalk P., J.U. Smith, M. Wattenbach, J. Bellarby, E. Stehfest, N. Arnell, T.J. Osborn, and P.  Smith (2012). How will organic carbon stocks in mineral soils evolve under future climate? Global  projections using RothC for a range of climate change scenarios, Biogeosciences Discussions 9 411– 451 pp. (DOI: 10.5194/bgd‐9‐411‐2012), (ISSN: 1810‐6285).  Government of New Zealand New Zealand climate change information. . Available at:  http://www.climatechange.govt.nz/.  Graham‐Rowe D. (2011). Agriculture: Beyond food versus fuel, Nature 474 S6–S8 pp. (DOI:  10.1038/474S06a), (ISSN: 0028‐0836).      127 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Grainger C., and K.A. Beauchemin (2011). Can enteric methane emissions from ruminants be  lowered without lowering their production?, Animal Feed Science and Technology 166–167 308–320  pp. (DOI: 10.1016/j.anifeedsci.2011.04.021), (ISSN: 0377‐8401).  Grainger C., T. Clarke, K.A. Beauchemin, S.M. McGinn, and R.J. Eckard (2008). Supplementation  with whole cottonseed reduces methane emissions and can profitably increase milk production of  dairy cows offered a forage and cereal grain diet, Australian Journal of Experimental Agriculture 48  73–76 pp. .  Grainger C., R. Williams, T. Clarke, A.G. Wright, and R.J. Eckard (2010). Supplementation with whole  cottonseed causes long‐term reduction of methane emissions from lactating dairy cows offered a  forage and cereal grain diet, Journal of Dairy Science 93 2612–2619 pp. .  Gregg J.S., and S.J. Smith (2010). Global and regional potential for bioenergy from agricultural and  forestry residue biomass, Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 15 241–262 pp.  (DOI: 10.1007/s11027‐010‐9215‐4), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  Di Gregorio M., M. Brockhaus, T. Cronin, E. Muharrom, L. Santoso, S. Mardiah, and M.  Büdenbender (2013). Equity and REDD+ in the Media: a Comparative Analysis of Policy Discourses,  Ecology and Society 18 (DOI: 10.5751/ES‐05694‐180239).  Groom M., E. Gray, and P. Townsend (2008). Biofuels and Biodiversity: Principles for Creating Better  Policies for Biofuel Production, Conservation Biology 22 602–609 pp. (DOI: 10.1111/j.1523‐ 1739.2007.00879.x), (ISSN: 1523‐1739).  De Groot R. (2006). Function‐analysis and valuation as a tool to assess land use conflicts in planning  for sustainable, multi‐functional landscapes, Landscape and Urban Planning 75 175–186 pp. .  Guariguata M.R., J.P. Cornelius, B. Locatelli, C. Forner, and G.A. Sánchez‐Azofeifa (2008). Mitigation  needs adaptation: Tropical forestry and climate change, Mitigation and Adaptation Strategies for  Global Change 13 793–808 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐007‐9141‐2), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  Guest G., R.M. Bright, F. Cherubini, O. Michelsen, and A.H. Strømman (2011). Life Cycle Assessment  of Biomass‐based Combined Heat and Power Plants, Journal of Industrial Ecology 15 908–921 pp.  (DOI: 10.1111/j.1530‐9290.2011.00375.x), (ISSN: 1530‐9290).  Guest G., R.M. Bright, F. Cherubini, and A.H. Strømman (2013). Consistent quantification of climate  impacts due to biogenic carbon storage across a range of bio‐product systems, Environmental  Impact Assessment Review 43 21–30 pp. .  Guldea S., H. Chung, W. Amelung, C. Chang, and J. Six (2008). Soil carbon saturation controls labile  and stable carbon pool dynamics, Soil Science Society of America Journal 72 605–612 pp. (DOI:  10.2136/sssaj2007.0251).  Gumpenberger M., K. Vohland, U. Heyder, B. Poulter, K. Macey, A. Rammig, A. Popp, and W.  Cramer (2010). Predicting pan‐tropical climate change induced forest stock gains and losses— implications for REDD, Environmental Research Letters 5 014013 (15pp) pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/5/1/014013), (ISSN: 1748‐9326).  Gupta J. (2012). Glocal forest and REDD+ governance: win–win or lose–lose?, Current Opinion in  Environmental Sustainability 4 620–627 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.09.014), (ISSN: 1877‐3435).      128 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Gurung A., and S.E. Oh (2013). Conversion of traditional biomass into modern bioenergy systems: A  review in context to improve the energy situation in Nepal, Renewable Energy 50 206–213 pp. (DOI:  10.1016/j.renene.2012.06.021), (ISSN: 0960‐1481).  Gustavsson J., C. Cederberg, U. Sonesson, R. van Otterdijk, and A. Meybeck (2011). Global Food  Losses and Food Waste. Extent, Causes and Prevention. Food and Agricultural Organization of the  United Nations, Rome. 29 pp.  Gustavsson L., K. Pingoud, and R. Sathre (2006). Carbon Dioxide Balance of Wood Substitution:  Comparing Concrete‐ and Wood‐Framed Buildings, Mitigation and Adaptation Strategies for Global  Change 11 667–691 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐006‐7207‐1), (ISSN: 1381‐2386).  Guthinga P.M. (2008). Understanding local communitities’ perceptions of existing forest  management regimes of Kenyan rainforest, International Journal of Social Forestry (IJSF) 1 145–166  pp. .  Haberl H. (2013). Net land‐atmosphere flows of biogenic carbon related to bioenergy: towards an  understanding of systemic feedbacks., Global Change Biology Bioenergy.  Haberl H., T. Beringer, S.C. Bhattacharya, K.‐H. Erb, and M. Hoogwijk (2010). The global technical  potential of bio‐energy in 2050 considering sustainability constraints, Current Opinion in  Environmental Sustainability 2 394–403 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2010.10.007), (ISSN: 1877‐3435).  Haberl H., K.‐H. Erb, F. Krausmann, A. Bondeau, C. Lauk, C. Müller, C. Plutzar, and J.K. Steinberger  (2011a). Global bioenergy potentials from agricultural land in 2050: Sensitivity to climate change,  diets and yields, Biomass and Bioenergy 35 4753–4769 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2011.04.035),  (ISSN: 0961‐9534).  Haberl H., K.H. Erb, F. Krausmann, V. Gaube, A. Bondeau, C. Plutzar, S. Gingrich, W. Lucht, and M.  Fischer‐Kowalski (2007). Quantifying and mapping the human appropriation of net primary  production in earth’s terrestrial ecosystems, Proceedings of the National Academy of Sciences 104  12942 –12947 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0704243104).  Haberl H., M. Fischer‐Kowalski, F. Krausmann, J. Martinez‐Alier, and V. Winiwarter (2011b). A  socio‐metabolic transition towards sustainability? Challenges for another Great Transformation,  Sustainable Development 19 1–14 pp. (DOI: 10.1002/sd.410), (ISSN: 1099‐1719).  Haberl H., C. Mbow, X. Deng, E.G. Irwin, S. Kerr, T. Kuemmerle, O. Mertz, P. Meyfroidt, and B.L.  Turner II (2013a). Finite Land Resources and Competition. Strüngmann Forum Reports. In:  Rethinking global land use in an urban era, edited by Karen C. Seto and Anette Reenberg. MIT Press,  Cambridge, MA pp.33–67(ISBN: 9780262026901).  Haberl H., E.‐D. Schulze, C. Körner, B.E. Law, B. Holtsmark, and S. Luyssaert (2013b). Response:  complexities of sustainable forest use, GCB Bioenergy 5 1–2 pp. (DOI: 10.1111/gcbb.12004), (ISSN:  17571693).  Haberl H., D. Sprinz, M. Bonazountas, P. Cocco, Y. Desaubies, M. Henze, O. Hertel, R.K. Johnson, U.  Kastrup, P. Laconte, E. Lange, P. Novak, J. Paavola, A. Reenberg, S. van den Hove, T. Vermeire, P.  Wadhams, and T. Searchinger (2012). Correcting a fundamental error in greenhouse gas accounting  related to bioenergy, Energy Policy 45 18–23 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2012.02.051), (ISSN: 0301‐ 4215).      129 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Hakala K., M. Kontturi, and K. Pahkala (2009). Field biomass as global energy source, Agricultural  and Food Science 18 347–365 pp. (ISSN: 1459‐6067).  Hall J., S. Matos, L. Severino, and N. Beltrão (2009). Brazilian biofuels and social exclusion:  established and concentrated ethanol versus emerging and dispersed biodiesel, Journal of Cleaner  Production 17, Supplement 1 S77–S85 pp. (DOI: 10.1016/j.jclepro.2009.01.003), (ISSN: 0959‐6526).  Hallgren W., C.A. Schlosser, E. Monier, D. Kicklighter, A. Sokolov, and J. Melillo (2013). Climate  impacts of a large‐scale biofuels expansion, Geophysical Research Letters 40 1624–1630 pp. (DOI:  10.1002/grl.50352), (ISSN: 1944‐8007).  Halsnæs K., and J. Verhagen (2007). Development based climate change adaptation and mitigation ‐  conceptual usues and lessons learned in studies in developing countries, Mitigation and Adaptation  Strategies for Global Change Volume 12 665–684 pp. .  Halvorson J.J., J.M. Gonzalez, and A.E. Hagerman (2011). Repeated applications of tannins and  related phenolic compounds are retained by soil and affect cation exchange capacity, Soil Biology  and Biochemistry 43 1139–1147 pp. (DOI: 10.1016/j.soilbio.2011.01.023), (ISSN: 0038‐0717).  Hamelinck C.N., and A.P. Faaij (2006). Outlook for advanced biofuels, Energy Policy 34 3268–3283  pp. .  Hanff E., M.‐H. Dabat, and J. Blin (2011). Are biofuels an efficient technology for generating  sustainable development in oil‐dependent African nations? A macroeconomic assessment of the  opportunities and impacts in Burkina Faso, Renewable and Sustainable Energy Reviews 15 2199– 2209 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2011.01.014), (ISSN: 1364‐0321).  Hansen M.C., S.V. Stehman, and P.V. Potapov (2010). Quantification of global gross forest cover  loss, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 107 8650– 8655 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0912668107), (ISSN: 0027‐8424).  Hardner J.J., P.C. Frumhoff, and D.C. Goetze (2000). Prospects for mitigating carbon, conserving  biodiversity, and promoting socioeconomic development objectives through the clean development  mechanism, Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 5 61–80 pp. (DOI:  10.1023/A:1009685323704), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  Harper R.J., A.C. Beck, P. Ritson, M.J. Hill, C.D. Mitchell, D.J. Barrett, K.R.J. Smettem, and S.S. Mann  (2007). The potential of greenhouse sinks to underwrite improved land management, Ecological  Engineering 29 329–341 pp. .  Harper R.J., S.J. Sochacki, K.R.J. Smettem, and N. Robinson (2010). Bioenergy Feedstock Potential  from Short‐Rotation Woody Crops in a Dryland Environment†, Energy & Fuels 24 225–231 pp. (DOI:  10.1021/ef9005687), (ISSN: 0887‐0624).  Harris N.L., S. Brown, S.C. Hagen, S.S. Saatchi, S. Petrova, W. Salas, M.C. Hansen, P.V. Potapov, and  A. Lotsch (2012). Baseline Map of Carbon Emissions from Deforestation in Tropical Regions, Science  336 1573–1576 pp. (DOI: 10.1126/science.1217962), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Harsono S.S., A. Prochnow, P. Grundmann, A. Hansen, and C. Hallmann (2012). Energy balances  and greenhouse gas emissions of palm oil biodiesel in Indonesia, GCB Bioenergy 4 213–228 pp. (DOI:  10.1111/j.1757‐1707.2011.01118.x), (ISSN: 1757‐1707).      130 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Harvey C.A., B. Dickson, and C. Kormos (2010). Opportunities for achieving biodiversity  conservation through REDD, Conservation Letters 3 53–61 pp. (DOI: 10.1111/j.1755‐ 263X.2009.00086.x).  Harvey C.A., O. Komar, R. Chazdon, B.G. Ferguson, B. Finegan, D.M. Griffith, M. Martinez‐Ramos,  H. Morales, R. Nigh, L. Soto‐Pinto, M. van Breugel, and M. Wishnie (2008). Integrating agricultural  landscapes with biodiversity conservation in the Mesoamerican hotspot, Conservation Biology 22 8– 15 pp. . Available at: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1523‐1739.2007.00863.x/full.  Harvey M., and S. Pilgrim (2011). The new competition for land: Food, energy, and climate change,  Food Policy 36 S40–S51 pp. .  Havemann T. (2011). Financing Mitigation in Smallholder Agricultural Systems: Issues and  Opportunities. CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS),  Copenhagen, Denmark. 27 pp. Available at: http://cgspace.cgiar.org/handle/10568/6576.  Havlík P., U.A. Schneider, E. Schmid, H. Böttcher, S. Fritz, R. Skalský, K. Aoki, S.D. Cara, G.  Kindermann, F. Kraxner, S. Leduc, I. McCallum, A. Mosnier, T. Sauer, and M. Obersteiner (2011).  Global land‐use implications of first and second generation biofuel targets, Energy Policy 39 5690– 5702 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2010.03.030), (ISSN: 0301‐4215).  Hegarty R.S., J.P. Goopy, R.M. Herd, and B. McCorkell (2007). Cattle selected for lower residual feed  intake have reduced daily methane production, Journal of Animal Science 85 1479–1486 pp. (DOI:  10.2527/jas.2006‐236), (ISSN: 0021‐8812, 1525‐3163).  Heggenstaller A.H., R.P. Anex, M. Liebman, D.N. Sundberg, and L.R. Gibson (2008). Productivity and  Nutrient Dynamics in Bioenergy Double‐Cropping Systems, Agronomy Journal 100 1740 pp. (DOI:  10.2134/agronj2008.0087), (ISSN: 1435‐0645).  Hein L., and P.J. van der Meer (2012). REDD+ in the context of ecosystem management, Current  Opinion in Environmental Sustainability 4 604–611 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.09.016), (ISSN:  1877‐3435).  Helin T., L. Sokka, S. Soimakallio, K. Pingoud, and T. Pajula (2013). Approaches for inclusion of  forest carbon cycle in life cycle assessment – a review, GCB Bioenergy 5 475–486 pp. (DOI:  10.1111/gcbb.12016), (ISSN: 1757‐1707).  Heller N.E., and E.S. Zavaleta (2009). Biodiversity management in the face of climate change: A  review of 22 years of recommendations, Biological Conservation 142 14–32 pp. (DOI:  10.1016/j.biocon.2008.10.006), (ISSN: 00063207).  Hennig C., and M. Gawor (2012). Bioenergy production and use: Comparative analysis of the  economic and environmental effects, Energy Conversion and Management 63 130–137 pp. (DOI:  10.1016/j.enconman.2012.03.031), (ISSN: 0196‐8904).  Herawati H., and H. Santoso (2011). Tropical forest susceptibility to and risk of fire under changing  climate: A review of fire nature, policy and institutions in Indonesia, Forest Policy and Economics 13  227–233 pp. .  Herold M., and T. Johns (2007). Linking requirements with capabilities for deforestation monitoring  in the context of the UNFCCC‐REDD process, Environmental Research Letters 2 045025 pp. (DOI:  10.1088/1748‐9326/2/4/045025), (ISSN: 1748‐9326).      131 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Herold M., and M. Skutsch (2011). Monitoring, reporting and verification for national REDD+  programmes: two proposals, Environmental Research Letters 6 doi:10.1088/1748–9326/6/1/014002  pp. .  Herrero M., R.T. Conant, P. Havlík, A.N. Hristov, P. Smith, P. Gerber, M. Gill, K. Butterbach‐Bahl, B.  Henderson, and P.K. Thornton (2013). Greenhouse gas mitigation potentials in the livestock sector  (in review), Nature Climate Change.  Herrero M., P.K. Thornton, A.M. Notenbaert, S. Wood, S. Msangi, H.A. Freeman, D. Bossio, J.  Dixon, M. Peters, J. van de Steeg, J. Lynam, P.P. Rao, S. Macmillan, B. Gerard, J. McDermott, C.  Sere, and M. Rosegrant (2010). Smart Investments in Sustainable Food Production: Revisiting Mixed  Crop‐Livestock Systems, Science 327 822–825 pp. (DOI: 10.1126/science.1183725), (ISSN: 0036‐ 8075, 1095‐9203).  Hertel T.W., A.A. Golub, A.D. Jones, M. O’Hare, R.J. Plevin, and D.M. Kammen (2010). Effects of US  Maize Ethanol on Global Land Use and Greenhouse Gas Emissions: Estimating Market‐mediated  Responses, BioScience 60 223–231 pp. (DOI: 10.1525/bio.2010.60.3.8), (ISSN: 0006‐3568, 1525‐ 3244).  Hertwich E. (2012). Biodiversity: Remote responsibility, Nature 486 36–37 pp. (DOI:  10.1038/486036a), (ISSN: 0028‐0836).  Hill J., E. Nelson, D. Tilman, S. Polasky, and D. Tiffany (2006). Environmental, economic, and  energetic costs and benefits of biodiesel and ethanol biofuels, Proceedings of the National Academy  of Sciences 103 11206–11210 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0604600103), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Van der Hilst F., V. Dornburg, J.P.M. Sanders, B. Elbersen, A. Graves, W.C. Turkenburg, H.W.  Elbersen, J.M.C. van Dam, and A.P.C. Faaij (2010). Potential, spatial distribution and economic  performance of regional biomass chains: The North of the Netherlands as example, Agricultural  Systems 103 403–417 pp. .  Van der Hilst F., and A.P. Faaij (2012). Spatiotemporal cost‐supply curves for bioenergy production  in Mozambique, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 6 405–430 pp. .  Van der Hilst F., J.P. Lesschen, J.M.C. van Dam, M. Riksen, P.A. Verweij, J.P.M. Sanders, and A.P.C.  Faaij (2012a). Spatial variation of environmental impacts of regional biomass chains, Renewable and  Sustainable Energy Reviews 16 2053–2069 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2012.01.027), (ISSN: 1364‐0321).  Van der Hilst F., J.A. Verstegen, D. Karssenberg, and A.P.C. Faaij (2012b). Spatiotemporal land use  modelling to assess land availability for energy crops – illustrated for Mozambique, GCB Bioenergy 4  859–874 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2011.01147.x), (ISSN: 1757‐1707).  Hodges R.J., J.C. Buzby, and B. Bennett (2011). Postharvest Losses and Waste in Developed and Less  Developed Countries: Opportunities to Improve Resource Use, The Journal of Agricultural Science  149 37–45 pp. (DOI: 10.1017/S0021859610000936).  Hoefnagels R., M. Banse, V. Dornburg, and A. Faaij (2013). Macro‐economic impact of large‐scale  deployment of biomass resources for energy and materials on a national level—A combined  approach for the Netherlands, Energy Policy 59 727–744 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2013.04.026),  (ISSN: 0301‐4215).      132 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Hoefnagels R., E. Smeets, and A. Faaij (2010). Greenhouse gas footprints of different biofuel  production systems, Renewable and Sustainable Energy Reviews 14 1661–1694 pp. (DOI:  10.1016/j.rser.2010.02.014), (ISSN: 1364‐0321).  Holtsmark B. (2012). Harvesting in boreal forests and the biofuel carbon debt, Climatic Change 112  415–428 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐011‐0222‐6), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Holtsmark B. (2013). The outcome is in the assumptions: analyzing the effects on atmospheric CO2  levels of increased use of bioenergy from forest biomass, Global Change Biology Bioenergy in print.  Hoogwijk M., A. Faaij, B. Eickhout, B. De Vries, and W. Turkenburg (2005). Potential of biomass  energy out to 2100, for four IPCC SRES land‐use scenarios, Biomass and Bioenergy 29 225–257 pp.  (DOI: 10.1016/j.biombioe.2005.05.002), (ISSN: 09619534).  Hoogwijk M., A. Faaij, B. de Vries, and W. Turkenburg (2009). Exploration of regional and global  cost–supply curves of biomass energy from short‐rotation crops at abandoned cropland and rest  land under four IPCC SRES land‐use scenarios, Biomass and Bioenergy 33 26–43 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2008.04.005), (ISSN: 0961‐9534).  Hooijer A., S. Page, J.G. Canadell, M. Silvius, J. Kwadijk, H. Wösten, and J. Jauhiainen (2010).  Current and future CO2 emissions from drained peatlands in Southeast Asia, Biogeosciences 7 1505– 1514 pp. .  Hook S.E., A. Wright, and B.W. McBride (2010). Methanogens: Methane Producers of the Rumen  and Mitigation Strategies, Archaea 2010 (DOI: 10.1155/2010/945785), (ISSN: 1472‐3646).  Van der Horst D., and S. Vermeylen (2011). Spatial scale and social impacts of biofuel production,  Biomass and Bioenergy 35 2435–2443 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2010.11.029), (ISSN: 0961‐ 9534).  Houghton R.A. (2003). Revised estimates of the annual net flux of carbon to the atmosphere from  changes in land use and land management 1850–2000, Tellus B 55 378–390 pp. .  Houghton R.. (2012). Carbon emissions and the drivers of deforestation and forest degradation in  the tropics, Current Opinion in Environmental Sustainability 4 597–603 pp. (DOI:  10.1016/j.cosust.2012.06.006), (ISSN: 1877‐3435).  Houghton R.A. (2013). The emissions of carbon from deforestation and degradation in the tropics:  past trends and future potential, Carbon Management 4 539–546 pp. (DOI: 10.4155/cmt.13.41),  (ISSN: 1758‐3004).  Houghton R.A., J.I. House, J. Pongratz, G.R. van der Werf, R.S. DeFries, M.C. Hansen, C. Le Quéré,  and N. Ramankutty (2012). Carbon emissions from land use and land‐cover change, Biogeosciences  9 5125–5142 pp. (DOI: 10.5194/bg‐9‐5125‐2012), (ISSN: 1726‐4189).  House J.I., I. Colin Prentice, and C. Le Quéré (2002). Maximum impacts of future reforestation or  deforestation on atmospheric CO2, Global Change Biology 8 1047–1052 pp. .  Howden S.M., S.J. Crimp, and C.J. Stokes (2008). Climate change and Australian livestock systems:  impacts, research and policy issues, Australian Journal of Experimental Agriculture 48 780–788 pp. .  Hristov A.N., J. Oh, C. Lee, R. Meinen, F. Montes, T. Ott, J. Firkins, A. Rotz, C. Dell, A. Adesogan, W.  Yang, J. Tricarico, E. Kebreab, G. Waghorn, J. Dijkstra, and S. Oosting (2013). Food Value Chain      133 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Transformations in Developing Countries. FAO, Food and Agriculture Organization of the United  Nations, Rome, Italy. 210 pp.  Hsu D.D., D. Inman, G.A. Heath, E.J. Wolfrum, M.K. Mann, and A. Aden (2010). Life Cycle  Environmental Impacts of Selected U.S. Ethanol Production and Use Pathways in 2022,  Environmental Science & Technology 44 5289–5297 pp. (DOI: 10.1021/es100186h), (ISSN: 0013‐ 936X).  Hu Z., J.W. Lee, K. Chandran, S. Kim, and S.K. Khanal (2012). Nitrous Oxide (N2O) Emission from  Aquaculture: A Review, Environmental Science & Technology 46 6470–6480 pp. (DOI:  10.1021/es300110x), (ISSN: 0013‐936X, 1520‐5851).  Hu Z., J.W. Lee, K. Chandran, S. Kim, K. Sharma, A.C. Brotto, and S.K. Khanal (2013). Nitrogen  transformations in intensive aquaculture system and its implication to climate change through  nitrous oxide emission, Bioresource Technology 130 314–320 pp. (DOI:  10.1016/j.biortech.2012.12.033), (ISSN: 09608524).  Huang M., and G.P. Asner (2010). Long‐term carbon loss and recovery following selective logging in  Amazon forests, Global Biogeochemical Cycles 24 15 pp. (DOI: 201010.1029/2009GB003727).  Huang Y., and Y. Tang (2010). An estimate of greenhouse gas (N2O and CO2) mitigation potential  under various scenarios of nitrogen use efficiency in Chinese croplands: Mitigating n‐induced ghg  emission in China, Global Change Biology 16 2958–2970 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐ 2486.2010.02187.x), (ISSN: 13541013).  Huang J., J. Yang, S. Msangi, S. Rozelle, and A. Weersink (2012). Biofuels and the poor: Global  impact pathways of biofuels on agricultural markets, Food Policy 37 439–451 pp. (DOI:  10.1016/j.foodpol.2012.04.004), (ISSN: 0306‐9192).  Hudiburg T.W., B.E. Law, C. Wirth, and S. Luyssaert (2011). Regional carbon dioxide implications of  forest bioenergy production, Nature Climate Change 1 419–423 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1264),  (ISSN: 1758‐678X).  Huettner M. (2012). Risks and opportunities of REDD+ implementation for environmental integrity  and socio‐economic compatibility, Environmental Science & Policy 15 4–12 pp. (DOI:  10.1016/j.envsci.2011.10.002), (ISSN: 1462‐9011).  Hughes R.F., S.R. Archer, G.P. Asner, C.A. Wessman, C. McMURTRY, J. Nelson, and R.J. Ansley  (2006). Changes in aboveground primary production and carbon and nitrogen pools accompanying  woody plant encroachment in a temperate savanna, Global Change Biology 12 1733–1747 pp. (DOI:  10.1111/j.1365‐2486.2006.01210.x), (ISSN: 1365‐2486).  Hunsberger C., S. Bolwig, E. Corbera, and F. Creutzig (2012). Livelihood impacts of biofuel crop  production: mediating factors and implications for governance, Governing Sustainable Biofuels:  Markets, Certification and Technology. Copenhagen Biofuels Research Network ‐ COBREN,  Copenhagen, 19‐20 November 2012. 2012, .  Hunsberger C., and T.P. Evans (2012). Chapter 3 ‐ Land. In: Fith Global Environment Outlook (GEO 5).  United Nations Environment Programme (UNEP), London pp.65 – 97.  Huntingford C., P. Zelazowski, D. Galbraith, L.M. Mercado, S. Sitch, R. Fisher, M. Lomas, A.P.  Walker, C.D. Jones, B.B.B. Booth, Y. Malhi, D. Hemming, G. Kay, P. Good, S.L. Lewis, O.L. Phillips,  O.K. Atkin, J. Lloyd, E. Gloor, J. Zaragoza‐Castells, P. Meir, R. Betts, P.P. Harris, C. Nobre, J.      134 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Marengo, and P.M. Cox (2013). Simulated resilience of tropical rainforests to CO2‐induced climate  change, Nature Geoscience 6 268–273 pp. (DOI: 10.1038/ngeo1741), (ISSN: 1752‐0894).  Hurtt G., L. Chini, S. Frolking, R. Betts, J. Feddema, G. Fischer, J. Fisk, K. Hibbard, R. Houghton, A.  Janetos, C. Jones, G. Kindermann, T. Kinoshita, K. Klein Goldewijk, K. Riahi, E. Shevliakova, S.  Smith, E. Stehfest, A. Thomson, P. Thornton, D. van Vuuren, and Y. Wang (2011). Harmonization of  land‐use scenarios for the period 1500–2100: 600 years of global gridded annual land‐use  transitions, wood harvest, and resulting secondary lands, Climatic Change 109 117–161 pp. (DOI:  10.1007/s10584‐011‐0153‐2), (ISSN: 0165‐0009).  IAASTD (2009). Agriculture at a Crossroads: Global Report. International Assessment of Agricultural  Knowledge, Science and Technology for Development (IAASTD). 590 pp.  IBI Biochar (2012). Standardized Product Definition and Product Testing Guidelines for Biochar That  Is Used in Soil | International Biochar Initiative. International Biochar Initiative. 47 pp. Available at:  http://www.biochar‐international.org/characterizationstandard.  IEA (2010). Energy Technology Perspectives 2010. Scenarios & Strategies to 2050. International  Energy Agency, Paris, France. 706 pp.  IEA (2011). Energy for All: Financing Access for the Poor. Special Early Excerpt of the World Energy  Outlook 2011. Organisation for Economic Co‐Operation and Development/International Energy  Agency, Paris, France. 48 pp.  IEA (2012a). Tracking Clean Energy Progress. Energy Technology Perspectives 2012 Excerpt as IEA  Input to the Clean Energy Ministerial. Paris, France. 82 pp. Available at:  https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/Tracking_Clean_Energy_Progress.pd f.  IEA (2012b). World Energy Outlook 2012. OECD/IEA, Paris, France. 690 pp. Available at:  http://www.worldenergyoutlook.org/publications/weo‐2012/#d.en.26099.  IEA (2012c). Technology Roadmaps: Bioenergy for Heat and Power. International Energy Agency,  Paris, France. 62 pp.  IEA (2013). World Energy Outlook 2013. OECD, Paris, France. 708 pp. Available at:  http://www.worldenergyoutlook.org/publications/weo‐2013/.  IEA‐ETSAP, and IRENA (2013). Production of Bio‐Ethylene: Technology Brief. Nternational Renewable  Energy Agency and Energy Technology Systems Analysis Programme of the International Energy  Agency. 20 pp. Available at: http://www.irena.org/DocumentDownloads/Publications/IRENA‐ ETSAP%20Tech%20Brief%20I13%20Production_of_Bio‐ethylene.pdf.  Imhoff M.L., L. Bounoua, T. Ricketts, C. Loucks, R. Harriss, and W.T. Lawrence (2004). Global  patterns in human consumption of net primary production, Nature 429 870–873 pp. (DOI:  10.1038/nature02619), (ISSN: 0028‐0836).  Immerzeel D.J., P. Verweij, F. Hilst, and A.P. Faaij (2013). Biodiversity impacts of bioenergy crop  production: a state‐of‐the‐art review, GCB Bioenergy.  Ingerson A. (2011). Carbon storage potential of harvested wood: summary and policy implications,  Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 16 307–323 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐010‐ 9267‐5), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).      135 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   IPCC (1996). Climate Change 1995: The Science of Climate Change. Contribution of Working Group I  to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) [J.T.  Houghton, L.G. Meira Filho, B.A. Callander, N. Harris, A. Kattenberg, K. Maskell (eds.)].  Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge, United Kingdom. 588 pp. Available at:  internal‐pdf://IPCC 1995 Climate change‐1260781312/IPCC 1995 Climate change.pdf.  IPCC (2000). Special Report on Land Use, Land Use Change and Forestry (R.T. Watson, I. Noble, B.  Bolin, N.H. Ravindranath, D.J. Verardo, and D.J. Dokken, Eds.). Cambridge University Press,  Cambridge, MA, 377 pp.  IPCC (2001). Climate Change 2001: Impacts Adaptation and Vulnerability. A Report of the Working  Group II. Summary for Policy Makers. [J.J. McCarthy, O.F. Canziani, N.A. Leary, D. J. Dokken, K.S.  White (eds.)]. IPCC, Geneva. 18 pp. Available at: http://www.grida.no/publications/other/ipcc_tar/.  IPCC (2003). Good Practice Guidance for Land Use, Land‐Use Change and Forestry [J. Penman, M.  Gytarsky, T. Hiraishi, T. Krug, D. Kruger, R. Pipatti, L. Buendia, K. Miwa, T. Ngara, K. Tanabe, F.  Wagner (eds.)]. IPCC/OECD/IEA/IGES, Hayama, Japan, 580 pp.  IPCC (2006). 2006 National Greenhouse Gas Inventory Guidelines [S. Eggelston, L. Buendia, K. Miwa,  T. Ngara, K. Tanabe (eds.)]. Institute of Global Environmental Strategies (IGES), Kanagawa, Japan. 20  pp.  IPCC (2007a). Climate Change 2007: Mitigation. Contribution of Working Group III to the Fourth  Assessment Report [B. Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A: Meyer (eds)].  Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva. 851 pp. Available at:  http://www.ipcc.ch/pdf/assessment‐report/ar4/wg3/ar4‐wg3‐index.pdf.  IPCC (2007b). Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vunerability. Contribution of Working  Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.  Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.  IPCC (2011). IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation.  Cambridge University Press, United Kingdom and New York, NY, USA. 1075 pp.  Ito A. (2005). Modelling of carbon cycle and fire regime in an east Siberian larch forest, Ecological  Modelling 187 121–139 pp. (DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2005.01.037), (ISSN: 03043800).  ITTO (2008). Developing Forest Certification: Towards Increasing the Comparability and Acceptance  of Forest Certification Systems Worldwide. International Tropical Timber Organization, Yokohama,  Japan, 126 pp., (ISBN: 4902045397 9784902045390). .  Jackson T. (2009). Prosperity without Growth. Economics for a Finite Planet. Earthscan, UK and USA,  264 pp., (ISBN: 1844078949). .  Jackson R.B., and J.S. Baker (2010). Opportunities and Constraints for Forest Climate Mitigation,  BioScience 60 698–707 pp. (DOI: 10.1525/bio.2010.60.9.7), (ISSN: 0006‐3568, 1525‐3244).  Jackson R.B., K.A. Farley, W.A. Hoffman, E.G. Jobbágy, and R.L. McCulley (2007). Carbon and water  tradeoffs in conversions to forests and shrublands. In: Terrestrial Ecosystems in a Changing World.  Springer, pp.237–246.      136 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Jackson R.B., E.G. Jobbágy, R. Avissar, S.B. Roy, D.J. Barrett, C.W. Cook, K.A. Farley, D.C. Le Maitre,  B.A. McCarl, and B.C. Murray (2005). Trading water for carbon with biological carbon sequestration,  Science 310 1944 pp. .  Jackson R.B., J.T. Randerson, J.G. Canadell, R.G. Anderson, R. Avissar, D.D. Baldocchi, G.B. Bonan,  K. Caldeira, N.S. Diffenbaugh, C.B. Field, and others (2008). Protecting climate with forests,  Environmental Research Letters 3 044006 pp. (ISSN: 1748‐9326).  Jain A.K., P. Meiyappan, Y. Song, and J.I. House (2013). Estimates of Carbon Emissions from  Historical Land‐Use and Land‐Cover Change, Biogeosciences submitted.  Jakobsson E.B., E.B. Sommer, P. De Clercq, G. Bonazzi, and B. Schröder (2002). The policy  implementation of nutrient management legislation and effects in some European Countries, The  Final Workshop of the EU Concerted Action Nutrient Management Legislation in European Countries  NUMALEC 13 pp. Gent, Belgium.  Janssen P.H., and M. Kirs (2008). Structure of the Archaeal Community of the Rumen, Applied and  Environmental Microbiology 74 3619–3625 pp. (DOI: 10.1128/AEM.02812‐07), (ISSN: 0099‐2240).  Janzen H.H. (2011). What place for livestock on a re‐greening earth?, Animal Feed Science and  Technology 166‐67 783–796 pp. (DOI: 10.1016/j.anifeedsci.2011.04.055), (ISSN: 0377‐8401).  Jaramillo P., W.M. Griffin, and H.S. Matthews (2008). Comparative Analysis of the Production Costs  and Life‐Cycle GHG Emissions of FT Liquid Fuels from Coal and Natural Gas, Environmental Science &  Technology 42 7559–7565 pp. (DOI: 10.1021/es8002074), (ISSN: 0013‐936X, 1520‐5851).  Jeffery S., F.G.A. Verheijen, M. van der Velde, and A.C. Bastos (2011). A quantitative review of the  effects of biochar application to soils on crop productivity using meta‐analysis, Agriculture,  Ecosystems & Environment 144 175–187 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2011.08.015), (ISSN: 0167‐8809).  Jerneck A., and L. Olsson (2013). A smoke‐free kitchen: initiating community based co‐production  for cleaner cooking and cuts in carbon emissions, Journal of Cleaner Production 60 208–215 pp. (DOI:  10.1016/j.jclepro.2012.09.026), (ISSN: 0959‐6526).  Jetter J., Y. Zhao, K.R. Smith, B. Khan, T. Yelverton, P. DeCarlo, and M.D. Hays (2012). Pollutant  Emissions and Energy Efficiency under Controlled Conditions for Household Biomass Cookstoves and  Implications for Metrics Useful in Setting International Test Standards, Environmental Science &  Technology 46 10827–10834 pp. (DOI: 10.1021/es301693f), (ISSN: 0013‐936X).  Johnston M., J.A. Foley, T. Holloway, C. Kucharik, and C. Monfreda (2009a). Resetting global  expectations from agricultural biofuels, Environmental Research Letters 4 014004 (9pp) pp. (DOI:  10.1088/1748‐9326/4/1/014004), (ISSN: 1748‐9326).  Johnston M., R. Licker, J.A. Foley, T. Holloway, N.D. Mueller, C. Barford, and C.J. Kucharik (2011).  Closing the gap: global potential for increasing biofuel production through agricultural  intensification, Environmental Research Letters 6.  Johnston A.E., P.R. Poulton, and K. Coleman (2009b). Chapter 1 Soil Organic Matter. In: Advances in  Agronomy. Elsevier, pp.1–57(ISBN: 9780123748171).  Jones C.S., and S.P. Mayfield (2012). Algae biofuels: versatility for the future of bioenergy, Current  Opinion in Biotechnology 23 346–351 pp. (DOI: 10.1016/j.copbio.2011.10.013), (ISSN: 0958‐1669).      137 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Jonker J.G.G., and A.P.C. Faaij (2013). Techno‐economic assessment of micro‐algae as feedstock for  renewable bio‐energy production, Applied Energy 102 461–475 pp. .  Jonker J.G.G., M. Junginger, and A. Faaij (2013). Carbon payback period and carbon offset parity  point of wood pellet production in the South‐eastern United States, GCB Bioenergy n/a–n/a pp.  (DOI: 10.1111/gcbb.12056), (ISSN: 1757‐1707).  Joos F., R. Roth, J.S. Fuglestvedt, G.P. Peters, I.G. Enting, W. von Bloh, V. Brovkin, E.J. Burke, M.  Eby, N.R. Edwards, T. Friedrich, T.L. Frölicher, P.R. Halloran, P.B. Holden, C. Jones, T. Kleinen, F.  Mackenzie, K. Matsumoto, M. Meinshausen, G.‐K. Plattner, A. Reisinger, J. Segschneider, G.  Shaffer, M. Steinacher, K. Strassmann, K. Tanaka, A. Timmermann, and A.J. Weaver (2013). Carbon  dioxide and climate impulse response functions for the computation of greenhouse gas metrics: a  multi‐model analysis, Atmospheric Chemistry and Physics Discussions 12 19799–19869 pp. (DOI:  10.5194/acpd‐12‐19799‐2012), (ISSN: 1680‐7375).  Joosten H. (2010). The Global Peatland CO2 Picture: Peatland Status and Drainage Related Emissions  in All Countries of the World. Wetlands International, Wageningen, Netherlands. 36 pp. Available at:  http://www.wetlands.org/WatchRead/Currentpublications/tabid/56/mod/1570/articleType/ArticleV iew/articleId/2418/The‐Global‐Peatland‐CO2‐Picture.aspx.  JRC/PBL (2012). European Commission, Joint Research Centre (JRC)/PBL Netherlands Environmental  Assessment Agency. Emission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR), release version  4.2 FT2010. . Available at: http://edgar.jrc.ec.europa.eu.  Jull C., P.C. Redondo, V. Mosoti, and J. Vapnek (2007). Recent Trends in the Law and Policy of  Bioenergy Production, Promotion and Use. FAO, Food and Agriculture Organization of the United  Nations, Rome, Italy. 55 pp.  Junginger M., J. van Dam, S. Zarrilli, F. Ali Mohamed, D. Marchal, and A. Faaij (2011). Opportunities  and barriers for international bioenergy trade, Energy Policy 39 2028–2042 pp. (DOI:  16/j.enpol.2011.01.040), (ISSN: 0301‐4215).  Junginger M., C.S. Goh, and A. Faaij (2014). International Bioenergy Trade: History, Status & Outlook  on Securing Sustainable Bioenergy Supply, Demand and Markets. 233 pp., (ISBN: 978‐94‐007‐6982‐ 3). .  Kaiser E.‐A., and R. Ruser (2000). Nitrous oxide emissions from arable soils in Germany — An  evaluation of six long‐term field experiments, Journal of Plant Nutrition and Soil Science 163 249–259  pp. (DOI: 10.1002/1522‐2624(200006)163:3<249::AID‐JPLN249>3.0.CO;2‐Z), (ISSN: 1522‐2624).  Kandji S.T., L.V. Verchot, and J. Mackensen (2006). Climate Change and Variability in the Sahel  Region: Impacts and Adaptation Strategies in the Agricultural Sector. World Agroforestry Centre  (ICRAF)/United Nations Environment Programme (UNEP), Nairobi, Kenya. 58 pp.  Kaphengst T., M.S. Ma, and S. Schlegel (2009). At a Tipping Point? How the Debate on Biofuel  Standards Sparks Innovative Ideas for the General Future of Standardization and Certification  Schemes, Journal of Cleaner Production 17 99–101 pp. .  Kar A., I.H. Rehman, J. Burney, S.P. Puppala, R. Suresh, L. Singh, V.K. Singh, T. Ahmed, N.  Ramanathan, and V. Ramanathan (2012). Real‐time assessment of black carbon pollution in Indian  households due to traditional and improved biomass cookstoves, Environmental Science &  Technology 46 2993–3000 pp. .      138 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Karipidis P., E. Tsakiridou, S. Aggelopoulos, and A. Belidis (2010). Consumers’ purchasing and store  switching intentions in respect of eco‐marked products, International Journal of Economics and  Business Research 2 511–524 pp. (DOI: 10.1504/IJEBR.2010.035702), (ISSN: 1756‐9850).  Karsenty A., A. Vogel, and F. Castell (2014). ‘Carbon rights’, REDD+ and payments for environmental  services, Environmental Science & Policy 35 20–29 pp. (DOI: 10.1016/j.envsci.2012.08.013), (ISSN:  1462‐9011).  Kastner T., K.‐H. Erb, and S. Nonhebel (2011a). International wood trade and forest change: A global  analysis, Global Environmental Change 21 947–956 pp. (DOI: 16/j.gloenvcha.2011.05.003), (ISSN:  0959‐3780).  Kastner T., M. Kastner, and S. Nonhebel (2011b). Tracing distant environmental impacts of  agricultural products from a consumer perspective, Ecological Economics 70 1032–1040 pp. (DOI:  16/j.ecolecon.2011.01.012), (ISSN: 0921‐8009).  Kastner T., M.J.I. Rivas, W. Koch, and S. Nonhebel (2012). Global changes in diets and the  consequences for land requirements for food, Proceedings of the National Academy of Sciences 109  6868–6872 pp. (DOI: 10.1073/pnas.1117054109), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Kataeva I., M.B. Foston, S.‐J. Yang, S. Pattathil, A.K. Biswal, F.L.P. Ii, M. Basen, A.M. Rhaesa, T.P.  Thomas, P. Azadi, V. Olman, T.D. Saffold, K.E. Mohler, D.L. Lewis, C. Doeppke, Y. Zeng, T.J.  Tschaplinski, W.S. York, M. Davis, D. Mohnen, Y. Xu, A.J. Ragauskas, S.‐Y. Ding, R.M. Kelly, M.G.  Hahn, and M.W.W. Adams (2013). Carbohydrate and lignin are simultaneously solubilized from  unpretreated switchgrass by microbial action at high temperature, Energy & Environmental Science 6  2186–2195 pp. (DOI: 10.1039/C3EE40932E), (ISSN: 1754‐5706).  Katila P. (2008). Devolution of Forest‐Related Rights: Comparative Analyses of Six Developing  Countries. University of Helsinki, Vikki Tropical Resources Institute, Helsinki, Finland, 162 pp., (ISBN:  978‐952‐10‐4518‐9). .  Kato E., T. Kinoshita, A. Ito, M. Kawamiya, and Y. Yamagata (2011). Evaluation of spatially explicit  emission scenario of land‐use change and biomass burning using a process‐based biogeochemical  model, Journal of Land Use Science 8 104–122 pp. (DOI: 10.1080/1747423X.2011.628705), (ISSN:  1747‐423X).  Kaufman A.S., P.J. Meier, J.C. Sinistore, and D.J. Reinemann (2010). Applying life‐cycle assessment  to low carbon fuel standards—How allocation choices influence carbon intensity for renewable  transportation fuels, Energy Policy 38 5229–5241 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2010.05.008), (ISSN:  0301‐4215).  Keating B.A., P.S. Carberry, and J. Dixon (2013). Agricultural intensification and the food security  challenge in Sub Saharan Africa. In: Agro‐Ecological Intensification of Agricultural Systems in the  African Highlands. Routledge, US and Canada pp.20–35(ISBN: 978‐0‐415‐53273‐0).  Keeling L.J., J. Rushen, and I.J.H. Duncan (2011). Understanding animal welfare. In: Animal welfare.  M.C. Appleby, J.A. Mench, I. a. S. Olsson, B.O. Hughes, (eds.), CABI, Wallingford, UK pp.13–26(ISBN:  978‐1‐84593‐659‐4).  Kehlbacher A., R. Bennett, and K. Balcombe (2012). Measuring the consumer benefits of improving  farm animal welfare to inform welfare labelling, Food Policy 37 627–633 pp. (DOI:  10.1016/j.foodpol.2012.07.002), (ISSN: 0306‐9192).      139 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Van Kessel C., R. Venterea, J. Six, M.A. Adviento‐Borbe, B. Linquist, and K.J. van Groenigen (2013).  Climate, duration, and N placement determine N 2 O emissions in reduced tillage systems: a meta‐ analysis, Global Change Biology 19 33–44 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2486.2012.02779.x), (ISSN:  13541013).  Khanna M., C.L. Crago, and M. Black (2011). Can biofuels be a solution to climate change? The  implications of land use change‐related emissions for policy, Interface Focus 1 233–247 pp. (DOI:  10.1098/rsfs.2010.0016), (ISSN: 2042‐8898, 2042‐8901).  Kim D.‐G., G. Hernandez‐Ramirez, and D. Giltrap (2013). Linear and nonlinear dependency of direct  nitrous oxide emissions on fertilizer nitrogen input: A meta‐analysis, Agriculture, Ecosystems &  Environment 168 53–65 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2012.02.021), (ISSN: 01678809).  Kim M.K., and B.A. McCarl (2009). Uncertainty discounting for land‐based carbon sequestration,  Journal of Agricultural and Applied Economics 41 1–11 pp. .  Kiptot, E., Franzel, and S. (2012). Gender and agroforestry in Africa: a review of women’s  participation, Agroforest Systems 84 35–58 pp. .  De Klein C.A.M., and R.J. Eckard (2008). Targeted technologies for nitrous oxide abatement from  animal agriculture, Australian Journal of Experimental Agriculture 48 14–20 pp. . Available at:  http://dx.doi.org/10.1071/EA07217.  De Klein C.A.M., R.J. Eckard, and T.J. van der Weerden (2010). Nitrous Oxide Emissions from the  Nitrogen Cycle in Livestock Agriculture: Estimation and Mitigation. In: Nitrous Oxide and Climate  Change. K. Smith, (ed.), Earthscan Publications, London pp.107–144(ISBN: 978‐1‐84407‐757‐1).  Kløverpris J.H., and S. Mueller (2013). Baseline time accounting: Considering global land use  dynamics when estimating the climate impact of indirect land use change caused by biofuels, The  International Journal of Life Cycle Assessment 18 319–330 pp. .  Kløverpris J., H. Wenzel, M. Banse, L.M. i Canals, and A. Reenberg (2008). Conference and  workshop on modelling global land use implications in the environmental assessment of biofuels,  The International Journal of Life Cycle Assessment 13 178–183 pp. (DOI: 10.1065/lca2008.03.381),  (ISSN: 0948‐3349, 1614‐7502).  Kochsiek A.E., and J.M. Knops (2012). Maize cellulosic biofuels: soil carbon loss can be a hidden cost  of residue removal, GCB Bioenergy 4 229–233 pp. .  Koehler K.A., S.M. Kreidenweis, P.J. DeMott, M.D. Petters, A.J. Prenni, and O. Möhler (2010).  Laboratory investigations of the impact of mineral dust aerosol on cold cloud formation, Atmos.  Chem. Phys. 10 11955–11968 pp. (DOI: 10.5194/acp‐10‐11955‐2010), (ISSN: 1680‐7324).  Koh L.P., and J. Ghazoul (2008). Biofuels, biodiversity, and people: Understanding the conflicts and  finding opportunities, Biological Conservation 141 2450–2460 pp. (DOI:  10.1016/j.biocon.2008.08.005), (ISSN: 0006‐3207).  Koh L.P., and D.S. Wilcove (2008). Is oil palm agriculture really destroying tropical biodiversity?,  Conservation Letters 1 60–64 pp. (DOI: 10.1111/j.1755‐263X.2008.00011.x), (ISSN: 1755‐263X).  Koizumi T. (2013). Biofuel and food security in China and Japan, Renewable and Sustainable Energy  Reviews 21 102–109 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2012.12.047), (ISSN: 1364‐0321).      140 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Koknaroglu H., and T. Akunal (2013). Animal welfare: An animal science approach, 59th  International Congress of Meat Science and Technology, 18‐23 August 2013 Izmir/Turkey 95 821–827  pp. (DOI: 10.1016/j.meatsci.2013.04.030), (ISSN: 0309‐1740).  Kollmuss A., M. Lazarus, C.M. Lee, M. LeFranc, and C. Polycarp (2010). Handbook of Carbon Offset  Programs Trading Systems, Funds, Protocols and Standards. Earthscan, London, 240 pp., (ISBN: 978‐ 1‐84407‐929‐2(Hb)). .  Kontur W.S., D.R. Noguera, and T.J. Donohue (2012). Maximizing reductant flow into microbial H2  production, Current Opinion in Biotechnology 23 382–389 pp. (DOI: 10.1016/j.copbio.2011.10.003),  (ISSN: 0958‐1669).  Koornneef J., P. van Breevoort, C. Hamelinck, C. Hendriks, M. Hoogwijk, K. Koop, M. Koper, T.  Dixon, and A. Camps (2012). Global potential for biomass and carbon dioxide capture, transport and  storage up to 2050, International Journal of Greenhouse Gas Control 11 117–132 pp. (DOI:  10.1016/j.ijggc.2012.07.027), (ISSN: 1750‐5836).  Koornneef J., P. van Breevoort, P. Noothout, C. Hendriks,  uchien Luning, and A. Camps (2013).  Global Potential for Biomethane Production with Carbon Capture, Transport and Storage up to 2050,  GHGT‐11 37 6043–6052 pp. (DOI: 10.1016/j.egypro.2013.06.533), (ISSN: 1876‐6102).  Körner C. (2006). Plant CO2 responses: an issue of definition, time and resource supply, New  Phytologist 172 393–411 pp. (DOI: 10.1111/j.1469‐8137.2006.01886.x), (ISSN: 0028‐646X, 1469‐ 8137).  Körner C. (2009). Biologische Kohlenstoffsenken: Umsatz und Kapital nicht verwechseln (Biological  Carbon Sinks: Turnover Must Not Be Confused with Capital), Gaia ‐ Ecological Perspectives for  Science and Society 18 288–293 pp. .  Krausmann F., K.‐H. Erb, S. Gingrich, H. Haberl, A. Bondeau, V. Gaube, C. Lauk, C. Plutzar, and T.  Searchinger (2013). Global human appropriation of net primary production doubled in the 20th  century, Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA submitted.  Krausmann F., K.‐H. Erb, S. Gingrich, C. Lauk, and H. Haberl (2008). Global patterns of  socioeconomic biomass flows in the year 2000: A comprehensive assessment of supply,  consumption and constraints, Ecological Economics 65 471–487 pp. (DOI:  16/j.ecolecon.2007.07.012), (ISSN: 0921‐8009).  Krausmann F., S. Gingrich, H. Haberl, K.‐H. Erb, A. Musel, T. Kastner, N. Kohlheb, M.  Niedertscheider, and E. Schwarzlmüller (2012). Long‐term trajectories of the human appropriation  of net primary production: Lessons from six national case studies, Ecological Economics 77 129–138  pp. (DOI: 10.1016/j.ecolecon.2012.02.019), (ISSN: 0921‐8009).  Kriegler E., P. Weyant, G. Blanford, V. Krey, L. Clarke, J. Edmonds, A. Fawcett, G. Luderer, K. Riahi,  R. Richels, S.K. Rose, M. Tovani, and D.P. van Vuuren (2013). The role of technology for achieving  climate policy objectives: overview of the EMF27 study on global technology and climate policy  strategies, Climatic Change in press (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0953‐7).  Kummu M., H. de Moel, M. Porkka, S. Siebert, O. Varis, and P.J. Ward (2012). Lost food, wasted  resources: Global food supply chain losses and their impacts on freshwater, cropland, and fertiliser  use, Science of The Total Environment 438 477–489 pp. (DOI: 10.1016/j.scitotenv.2012.08.092),  (ISSN: 0048‐9697).      141 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Kurz W.A., G. Stinson, G.J. Rampley, C.C. Dymond, and E.T. Neilson (2008). Risk of natural  disturbances makes future contribution of Canada’s forests to the global carbon cycle highly  uncertain, Proceedings of the National Academy of Sciences 105 1551 pp. .  Kyu H.H., K. Georgiades, and M.H. Boyle (2010). Biofuel Smoke and Child Anemia in 29 Developing  Countries: A Multilevel Analysis, Annals of Epidemiology 20 811–817 pp. (DOI:  10.1016/j.annepidem.2010.07.096), (ISSN: 1047‐2797).  Laganiere J., D.A. Angers, and D. Pare (2010). Carbon accumulation in agricultural soils after  afforestation: a meta‐analysis: SOC accumulation following deforestation, Global Change Biology 16  439–453 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2486.2009.01930.x), (ISSN: 13541013, 13652486).  Laitner J.A.S., S.J. DeCanio, and I. Peters (2000). Incorporating Behavioral, Social and Organizational  Phenomena in the Assessment of Climate Change Mitigation Options. In: Society, Behaviour and  Climate Change Mitigation. E. Jochem, (ed.), Kluwer, Amsterdam pp.1–64.  Lal R. (2010). Managing soils for a warming earth in a food‐insecure and energy‐starved world,  Journal of Plant Nutrition and Soil Science 173 4–15 pp. (DOI: 10.1002/jpln.200900290), (ISSN: 1522‐ 2624).  Lal R. (2011). Sequestering carbon in soils of agro‐ecosystems, Food Policy 36 S33–S39 pp. (DOI:  10.1016/j.foodpol.2010.12.001), (ISSN: 03069192).  Lam M.K., K.T. Tan, K.T. Lee, and A.R. Mohamed (2009). Malaysian palm oil: Surviving the food  versus fuel dispute for a sustainable future, Renewable and Sustainable Energy Reviews 13 1456– 1464 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2008.09.009), (ISSN: 1364‐0321).  Lambin E.F., and P. Meyfroidt (2011). Global land use change, economic globalization, and the  looming land scarcity, Proceedings of the National Academy of Sciences 108 3465–3472 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1100480108), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Lamers P., and M. Junginger (2013). The ‘debt’ is in the detail: A synthesis of recent temporal forest  carbon analyses on woody biomass for energy, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 7 373–385 pp.  (DOI: 10.1002/bbb.1407), (ISSN: 1932‐1031).  Lamers P., H.M. Junginger, C.C. Dymond, and A. Faaij (2013). Damaged forests provide an  opportunity to mitigate climate change, GCB Bioenergy in press.  Landis D.A., M.M. Gardiner, W. Van Der Werf, and S.M. Swinton (2008). Increasing corn for biofuel  production reduces biocontrol services in agricultural landscapes, Proceedings of the National  Academy of Sciences 105 20552–20557 pp. . Available at:  http://www.pnas.org/content/105/51/20552.short.  Langeveld J.W., J. Dixon, H. van Keulen, and P.M. Quist‐Wessel (2013). Analyzing the effect of  biofuel expansion on land use in major producing countries: evidence of increased multiple  cropping, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 8 49–58 pp. . Available at:  http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bbb.1432/abstract.  Lansche J., and J. Müller (2012). Life cycle assessment of energy generation of biogas fed combined  heat and power plants: Environmental impact of different agricultural substrates, Engineering in Life  Sciences 12 313–320 pp. (DOI: 10.1002/elsc.201100061), (ISSN: 1618‐2863).      142 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Larson A.M. (2011). Forest tenure reform in the age of climate change: Lessons for REDD+, Global  Environmental Change 21 540–549 pp. (DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2010.11.008), (ISSN: 0959‐3780).  Larson A.M., M. Brockhaus, W.D. Sunderlin, A. Duchelle, A. Babon, T. Dokken, T.T. Pham, I.A.P.  Resosudarmo, G. Selaya, A. Awono, and T.‐B. Huynh (2013). Land tenure and REDD+: The good, the  bad and the ugly, Global Environmental Change 23 678–689 pp. (DOI:  10.1016/j.gloenvcha.2013.02.014), (ISSN: 0959‐3780).  Larson E.D., Z. Li, and R.H. Williams (2012). Chapter 12 ‐ Fossil Energy. In: Global Energy Assessment  ‐ Toward a Sustainable Future. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA  and the International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria pp.901–992(ISBN:  052118293X).  Latta G.S., J.S. Baker, R.H. Beach, S.K. Rose, and B.A. McCarl (2013). A multi‐sector intertemporal  optimization approach to assess the GHG implications of U.S. forest and agricultural biomass  electricity expansion, Journal of Forest Economics 19 361–383 pp. (DOI: 10.1016/j.jfe.2013.05.003),  (ISSN: 1104‐6899).  Lauder A.R., I.G. Enting, J.O. Carter, N. Clisby, A.L. Cowie, B.K. Henry, and M.R. Raupach (2013).  Offsetting methane emissions — An alternative to emission equivalence metrics, International  Journal of Greenhouse Gas Control 12 419–429 pp. (DOI: 10.1016/j.ijggc.2012.11.028), (ISSN:  17505836).  Lauk C., H. Haberl, K.‐H. Erb, S. Gingrich, and F. Krausmann (2012). Global socioeconomic carbon  stocks in long‐lived products 1900–2008, Environmental Research Letters 7 34–44 pp. (DOI:  10.1088/1748‐9326/7/3/034023), (ISSN: 1748‐9326).  Le Q.B., R. Seidl, and R.W. Scholz (2012). Feedback loops and types of adaptation in the modelling  of land‐use decisions in an agent‐based simulation, Environmental Modelling & Software 27–28 83– 96 pp. (DOI: 10.1016/j.envsoft.2011.09.002), (ISSN: 1364‐8152).  Lee S.‐J., S.‐J. Lee, and D.‐W. Lee (2013). Design and development of synthetic microbial platform  cells for bioenergy, Frontiers in Microbiotechnology, Ecotoxicology and Bioremediation 4 2–94 pp.  (DOI: 10.3389/fmicb.2013.00092).  Leemans R., and B. Eickhout (2004). Another reason for concern: regional and global impacts on  ecosystems for different levels of climate change, Global Environmental Change Part A 14 219–228  pp. .  Lehmann J. (2007). Bio‐energy in the black, Frontiers in Ecology and the Environment 5 381–387 pp.  (DOI: 10.1890/1540‐9295(2007)5[381:BITB]2.0.CO;2), (ISSN: 1540‐9295).  Lehmann J., J.P. da Silva Jr, C. Steiner, T. Nehls, W. Zech, and B. Glaser (2003). Nutrient availability  and leaching in an archaeological Anthrosol and a Ferralsol of the Central Amazon basin: fertilizer,  manure and charcoal amendments, Plant and soil 249 343–357 pp. . Available at:  http://link.springer.com/article/10.1023/A:1022833116184.  Lemke R.L., A.J. VandenBygaart, C.A. Campbell, G.P. Lafond, and B. Grant (2010). Crop residue  removal and fertilizer N: Effects on soil organic carbon in a long‐term crop rotation experiment on a  Udic Boroll, Agriculture, Ecosystems & Environment 135 42–51 pp. (DOI:  10.1016/j.agee.2009.08.010), (ISSN: 01678809).      143 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Levin K., C. McDermott, and B. Cashore (2008). The climate regime as global forest governance: can  reduced emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD) initiatives pass a ‘dual  effectiveness’ test?, International Forestry Review 10 538–549 pp. (DOI: 10.1505/ifor.10.3.538),  (ISSN: 1465‐5489).  Lewis S.L., G. Lopez‐Gonzalez, B. Sonke, K. Affum‐Baffoe, T.R. Baker, L.O. Ojo, O.L. Phillips, J.M.  Reitsma, L. White, J.A. Comiskey, M.N. Djuikouo, C.E.N. Ewango, T.R. Feldpausch, A.C. Hamilton,  M. Gloor, T. Hart, A. Hladik, J. Lloyd, J.C. Lovett, J.R. Makana, Y. Malhi, F.M. Mbago, H.J.  Ndangalasi, J. Peacock, K.S.H. Peh, D. Sheil, T. Sunderland, M.D. Swaine, J. Taplin, D. Taylor, S.C.  Thomas, R. Votere, and H. Woll (2009). Increasing carbon storage in intact African tropical forests,  Nature 457 1003–U3 pp. (DOI: 10.1038/nature07771), (ISSN: 0028‐0836).  Li H., A.F. Cann, and J.C. Liao (2010). Biofuels: Biomolecular Engineering Fundamentals and  Advances, Annual Review of Chemical and Biomolecular Engineering 1 19–36 pp. (DOI:  10.1146/annurev‐chembioeng‐073009‐100938).  Li X., E. Mupondwa, S. Panigrahi, L. Tabil, and P. Adapa (2012). Life cycle assessment of densified  wheat straw pellets in the Canadian Prairies, The International Journal of Life Cycle Assessment 17  420–431 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐011‐0374‐7), (ISSN: 0948‐3349).  Liao J.D., T.W. Boutton, and J.D. Jastrow (2006). Storage and dynamics of carbon and nitrogen in  soil physical fractions following woody plant invasion of grassland, Soil Biology and Biochemistry 38  3184–3196 pp. (DOI: 10.1016/j.soilbio.2006.04.003), (ISSN: 00380717).  Liao J.C., and J. Messing (2012). Energy biotechnology, Current Opinion in Biotechnology 23 287–289  pp. (DOI: 10.1016/j.copbio.2012.03.005), (ISSN: 0958‐1669).  Lichtfouse E., M. Navarrete, P. Debaeke, V. Souchère, C. Alberola, and J. Ménassieu (2009).  Agronomy for sustainable agriculture. A review, Agronomy for Sustainable Development 29 1–6 pp.  (DOI: 10.1051/agro:2008054), (ISSN: 1774‐0746).  Lim S., T. Vos, A.D. Flaxman, G. Danaei, K. Shibuja, and et al. (2012). A Comparative Risk  Assessment of Burden of Disease and Injury Attributable to 67 Risk Factors and Risk Factor Clusters  in 21 regions, 1990‐2010: A Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2010, The  Lancet 380 2224–2260 pp. .  Lindholm E.‐L., J. Stendahl, S. Berg, and P.‐A. Hansson (2011). Greenhouse gas balance of harvesting  stumps and logging residues for energy in Sweden, Scandinavian Journal of Forest Research 26 586– 594 pp. (DOI: 10.1080/02827581.2011.615337), (ISSN: 0282‐7581).  Lippke, B. Garcia, J.P., Manrique, and C. (2003). The Impact of Forests and Forest Management on  Carbon Storage. Rural Technology Initiative, College of Forest Resources, University of Washington,  Seattle. 7 pp.  Lippke B., E. Oneil, R. Harrison, K. Skog, L. Gustavsson, and R. Sathre (2011). Life cycle impacts of  forest management and wood utilization on carbon mitigation: knowns and unknowns, Carbon  Management 2 303–333 pp. (DOI: 10.4155/cmt.11.24), (ISSN: 1758‐3004).  Lisboa C.C., K. Butterbach‐Bahl, M. Mauder, and R. Kiese (2011). Bioethanol production from  sugarcane and emissions of greenhouse gases – known and unknowns, GCB Bioenergy 3 277–292 pp.  (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2011.01095.x), (ISSN: 1757‐1707).      144 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Liska A.J., and R.K. Perrin (2009). Indirect land use emissions in the life cycle of biofuels: regulations  vs science, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 3 318–328 pp. (DOI: 10.1002/bbb.153), (ISSN: 1932‐ 1031).  Liu G., E.D. Larson, R.H. Williams, T.G. Kreutz, and X. Guo (2010). Making Fischer− Tropsch fuels and  electricity from coal and biomass: performance and cost analysis, Energy & Fuels 25 415–437 pp. .  Liu X., J. Qu, L. Li, A. Zhang, Z. Jufeng, J. Zheng, and G. Pan (2012). Can biochar amendment be an  ecological engineering technology to depress N2O emission in rice paddies?—A cross site field  experiment from South China, Ecological Engineering 42 168–173 pp. (DOI:  10.1016/j.ecoleng.2012.01.016), (ISSN: 09258574).  Loarie S.R., D.B. Lobell, G.P. Asner, Q. Mu, and C.B. Field (2011). Direct impacts on local climate of  sugar‐cane expansion in Brazil, Nature Climate Change 1 105–109 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1067),  (ISSN: 1758‐678X).  Lobell D.B., U.L.C. Baldos, and T.W. Hertel (2013). Climate adaptation as mitigation: the case of  agricultural investments, Environmental Research Letters 8 15–28 pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/8/1/015012), (ISSN: 1748‐9326).  Lohila A., M. Aurela, J.‐P. Tuovinen, and T. Laurila (2004). Annual CO2 exchange of a peat field  growing spring barley or perennial forage grass, Journal of Geophysical Research: Atmospheres 109  n/a–n/a pp. (DOI: 10.1029/2004JD004715), (ISSN: 2156‐2202).  Lohila A., K. Minkkinen, J. Laine, I. Savolainen, J.‐P. Tuovinen, L. Korhonen, T. Laurila, H.  Tietäväinen, and A. Laaksonen (2010). Forestation of boreal peatlands: Impacts of changing albedo  and greenhouse gas fluxes on radiative forcing, Journal of Geophysical Research 115 (DOI:  10.1029/2010JG001327), (ISSN: 0148‐0227).  Lott J.E., C.K. Ong, and C.R. Black (2009). Understorey microclimate and crop performance in a< i>  Grevillea robusta‐based agroforestry system in semi‐arid Kenya, Agricultural and Forest  Meteorology 149 1140–1151 pp. . Available at:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168192309000434.  Lotze‐Campen H., M. von Lampe, P. Kyle, S. Fujimori, P. Havlik, H. van Meijl, T. Hasegawa, A. Popp,  C. Schmitz, A. Tabeau, H. Valin, D. Willenbockel, and M. Wise (2013). Impacts of increased  bioenergy demand on global food markets: an AgMIP economic model intercomparison, Agricultural  Economics n/a–n/a pp. (DOI: 10.1111/agec.12092), (ISSN: 1574‐0862).  Lotze‐Campen H., A. Popp, T. Beringer, C. Müller, A. Bondeau, S. Rost, and W. Lucht (2010).  Scenarios of global bioenergy production: The trade‐offs between agricultural expansion,  intensification and trade, Ecological Modelling 221 2188–2196 pp. .  Loudermilk E.L., R.M. Scheller, P.J. Weisberg, J. Yang, T.E. Dilts, S.L. Karam, and C. Skinner (2013).  Carbon dynamics in the future forest: the importance of long‐term successional legacy and climate– fire interactions, Global Change Biology 19 3502–3515 pp. (DOI: 10.1111/gcb.12310), (ISSN: 1365‐ 2486).  Lubowski R.N., and S.K. Rose (2013). The Potential for REDD+: Key Economic Modeling Insights and  Issues, Review of Environmental Economics and Policy 7 67–90 pp. (DOI: 10.1093/reep/res024),  (ISSN: 1750‐6816, 1750‐6824).      145 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Luedeling E., and H. Neufeldt (2012). Carbon sequestration potential of parkland agroforestry in the  Sahel, Climatic Change 115 443–461 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐012‐0438‐0), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐ 1480).  Lund V., and B. Algers (2003). Research on animal health and welfare in organic farming—a  literature review, Livestock Production Science 80 55–68 pp. (DOI: 10.1016/S0301‐6226(02)00321‐4),  (ISSN: 0301‐6226).  Lunt I.D., L.M. Winsemius, S.P. McDonald, J.W. Morgan, and R.L. Dehaan (2010). How widespread  is woody plant encroachment in temperate Australia? Changes in woody vegetation cover in lowland  woodland and coastal ecosystems in Victoria from 1989 to 2005, Journal of Biogeography 37 722– 732 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2699.2009.02255.x), (ISSN: 1365‐2699).  Luo Y., M. Durenkamp, M. De Nobili, Q. Lin, and P.C. Brookes (2011). Short term soil priming effects  and the mineralisation of biochar following its incorporation to soils of different pH, Soil Biology and  Biochemistry 43 2304–2314 pp. (DOI: 10.1016/j.soilbio.2011.07.020), (ISSN: 0038‐0717).  Luo L., E. Voet, G. Huppes, and H. Udo de Haes (2009). Allocation issues in LCA methodology: a case  study of corn stover‐based fuel ethanol, The International Journal of Life Cycle Assessment 14 529– 539 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐009‐0112‐6), (ISSN: 0948‐3349).  Luyssaert S., E.‐D. Schulze, A. Börner, A. Knohl, D. Hessenmöller, B.E. Law, P. Ciais, and J. Grace  (2008). Old‐growth forests as global carbon sinks, Nature 455 213–215 pp. (DOI:  10.1038/nature07276), (ISSN: 0028‐0836).  Lynd L.R., R.A. Aziz, C.H. de Brito Cruz, A.F.A. Chimphango, L.A.B. Cortez, A. Faaij, N. Greene, M.  Keller, P. Osseweijer, and T.L. Richard (2011). A global conversation about energy from biomass: the  continental conventions of the global sustainable bioenergy project, Interface focus 1 271–279 pp. .  Ma J., E. Ma, H. Xu, K. Yagi, and Z. Cai (2009). Wheat straw management affects CH4 and N2O  emissions from rice fields, Soil Biology and Biochemistry 41 1022–1028 pp. (DOI:  10.1016/j.soilbio.2009.01.024), (ISSN: 00380717).  Macauley M.K., and R.A. Sedjo (2011). Forests in climate policy: technical, institutional and  economic issues in measurement and monitoring, Mitigation and Adaptation Strategies for Global  Change 16 499–513 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐010‐9276‐4), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  Macedo I.C. (2005). Sugar Cane’s Energy: Twelve Studies on Brazilian Sugar Cane Agribusiness and  Its Sustainability. UNICA, Sao Paulo, Brazil, 237 pp.  Macedo M.N., R.S. DeFries, D.C. Morton, C.M. Stickler, G.L. Galford, and Y.E. Shimabukuro (2012).  Decoupling of deforestation and soy production in the southern Amazon during the late 2000s,  Proceedings of the National Academy of Sciences 109 1341–1346 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1111374109), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Macedo I.C., J.E.A. Seabra, and J.E.A.R. Silva (2008). Green house gases emissions in the production  and use of ethanol from sugarcane in Brazil: The 2005/2006 averages and a prediction for 2020,  Biomass and Bioenergy 32 582–595 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2007.12.006), (ISSN: 0961‐9534).  Machmuller A., C.R. Soliva, and M. Kreuzer (2003). Methane‐suppressing effect of myristic acid in  sheep as affected by dietary calcium and forage proportion, British Journal of Nutrition 90 529–540  pp. .      146 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Mackey B., I.C. Prentice, W. Steffen, J.I. House, D. Lindenmayer, H. Keith, and S. Berry (2013).  Untangling the confusion around land carbon science and climate change mitigation policy, Nature  Climate Change 3 552–557 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1804), (ISSN: 1758‐678X).  MacMillan Uribe A.L., D.M. Winham, and C.M. Wharton (2012). Community supported agriculture  membership in Arizona. An exploratory study of food and sustainability behaviours, Appetite 59  431–436 pp. (DOI: 10.1016/j.appet.2012.06.002), (ISSN: 0195‐6663).  Madlener R., C. Robledo, B. Muys, and J.T.B. Freja (2006). A Sustainability Framework for Enhancing  the Long‐Term Success of Lulucf Projects, Climatic Change 75 241–271 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐ 005‐9023‐0), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Mahmood R., R.A. Pielke, K.G. Hubbard, D. Niyogi, P.A. Dirmeyer, C. McAlpine, A.M. Carleton, R.  Hale, S. Gameda, A. Beltrán‐Przekurat, B. Baker, R. McNider, D.R. Legates, M. Shepherd, J. Du, P.D.  Blanken, O.W. Frauenfeld, U. s. Nair, and S. Fall (2013). Land cover changes and their  biogeophysical effects on climate, International Journal of Climatology n/a–n/a pp. (DOI:  10.1002/joc.3736), (ISSN: 1097‐0088).  Mallia E., and G. Lewis (2013). Life cycle greenhouse gas emissions of electricity generation in the  province of Ontario, Canada, The International Journal of Life Cycle Assessment 18 377–391 pp. (DOI:  10.1007/s11367‐012‐0501‐0), (ISSN: 0948‐3349).  Malmsheimer R.W., P. Heffernan, S. Brink, D. Crandall, F. Deneke, C. Galik, E. Gee, J.A. Helms, N.  McClure, and M. Mortimer (2008). Forest management solutions for mitigating climate change in  the United States, Journal of Forestry 106 173–239 pp. . Available at:  http://152.99.88.238/KFRICAB/IMG/006/002/157431.pdf#page=173.  Von Maltitz G.P., and K.A. Setzkorn (2013). A typology of Southern African biofuel feedstock  production projects, Biomass and Bioenergy 59 33–59 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2012.11.024),  (ISSN: 0961‐9534).  Mao H.L., J.K. Wang, Y.Y. Zhou, and J.X. Liu (2010). Effects of addition of tea saponins and soybean  oil on methane production, fermentation and microbial population in the rumen of growing lambs,  Livestock Science 129 56–62 pp. .  Markus L. (2011). From CDM to REDD+ — What do we know for setting up effective and legitimate  carbon governance?, Ecological Economics 70 1900–1907 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2011.02.003), (ISSN: 0921‐8009).  Marland G., R.A. Pielke Sr., M. Apps, R. Avissar, R.A. Betts, K.J. Davis, P.C. Frumhoff, S.T. Jackson,  L.A. Joyce, P. Kauppi, J. Katzenberger, K.G. MacDicken, R.P. Neilson, J.O. Niles, D. dutta S. Niyogi,  R.J. Norby, N. Pena, N. Sampson, and Y. Xue (2003). The climatic impacts of land surface change and  carbon management, and the implications for climate‐change mitigation policy, Climate Policy 3  149–157 pp. (DOI: 10.1016/S1469‐3062(03)00028‐7), (ISSN: 1469‐3062).  Marland G., and B. Schlamadinger (1995). Biomass fuels and forest‐management strategies: how do  we calculate the greenhouse‐gas emissions benefits?, Energy 20 1131–1140 pp. .  Marland G., and B. Schlamadinger (1997). Forests for carbon sequestration or fossil fuel  substitution? A sensitivity analysis, Biomass and Bioenergy 13 389–397 pp. (DOI: 10.1016/S0961‐ 9534(97)00027‐5), (ISSN: 0961‐9534).      147 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Marlow H.J., W.K. Hayes, S. Soret, R.L. Carter, E.R. Schwab, and J. Sabaté (2009). Diet and the  environment: does what you eat matter?, The American Journal of Clinical Nutrition 89 1699S–1703S  pp. (DOI: 10.3945/ajcn.2009.26736Z), (ISSN: 0002‐9165, 1938‐3207).  Martin C., D.P. Morgavi, and M. Doreau (2010). Methane mitigation in ruminants: from microbe to  the farm scale, Animal 4 351–365 pp. (DOI: 10.1017/S1751731109990620).  Martin C., J. Rouel, J.P. Jouany, M. Doreau, and Y. Chilliard (2008). Methane output and diet  digestibility in response to feeding dairy cows crude linseed, extruded linseed, or linseed oil, Journal  of Animal Science 86 2642–2650 pp. (DOI: 10.2527/jas.2007‐0774), (ISSN: 0021‐8812, 1525‐3163).  Martinelli L.A., and S. Filoso (2008). Expansion of sugarcane ethanol production in Brazil:  environmental and social challenges, Ecological applications: a publication of the Ecological Society  of America 18 885–898 pp. (ISSN: 1051‐0761).  Martínez S.H., J. van Eijck, M.P. da Cunha, A. Walter, J.J. Guilhoto, and A. Faaij (2013). Analysis of  socio‐economic impacts of sustainable sugarcane‐ethanol production by means of inter‐regional  input‐output analysis: A case study on Northeast Brazil, Renewable & Sustainable Energy Reviews 28  290–316 pp. .  Martinez‐Alier J. (2002). The Environmentalism of the Poor: A Study of Ecological Conflicts and  Valuation. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK and Northampton, USA, 325 pp., (ISBN:  9781840649093). .  Masera O.R., J.F. Garza‐Caligaris, M. Kanninen, T. Karjalainen, J. Liski, G.J. Nabuurs, A. Pussinen,  B.H.J. de Jong, and G.M.J. Mohren (2003). Modeling carbon sequestration in afforestation,  agroforestry and forest management projects: the CO2FIX V.2 approach, Ecological Modelling 164  177–199 pp. (DOI: 10.1016/S0304‐3800(02)00419‐2), (ISSN: 03043800).  Matson P.A., and P.M. Vitousek (2006). Agricultural Intensification: Will Land Spared from Farming  be Land Spared for Nature?, Conservation Biology 20 709–710 pp. (DOI: 10.1111/j.1523‐ 1739.2006.00442.x), (ISSN: 1523‐1739).  Mattoo A., and A. Subramanian (2012). Equity in Climate Change: An Analytical Review, World  Development 40 1083–1097 pp. (DOI: 10.1016/j.worlddev.2011.11.007), (ISSN: 0305‐750X).  Matyssek R., G. Wieser, R. Ceulemans, H. Rennenberg, H. Pretzsch, K. Haberer, M. Löw, A.J. Nunn,  H. Werner, and P. Wipfler (2010). Enhanced ozone strongly reduces carbon sink strength of adult  beech (Fagus sylvatica) – Resume from the free‐air fumigation study at Kranzberg Forest,  Environmental Pollution 158 2527–2532 pp. (DOI: 10.1016/j.envpol.2010.05.009), (ISSN: 02697491).  May, P., Boyd, E., Chang, M., V. Neto, and F.C. (2005). Incorporating sustainable development into  carbon forest projects in Brazil and Bolivia, Estudos Sociedade e Agricultura 1 23 p pp. .  May P.H., F. Veiga, and M. Chang (2004). Local Sustainable Development Effects of Forest Carbon  Projects in Brazil and Bolivia: A View from the Field. Environmental Economics Programme, London,  132 pp., (ISBN: Earthprint Limited). .  Mayrand K., and M. Paquin (2004). Payments for Environmental Services: A Survey and Assessment  of Current Schemes. UNISFERA International Centre for the Commission of Environmental  Cooperation of North America, Montreal, Montreal. 60 pp.      148 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Mbow C. (2010). Africa’s risky gamble, Global Change, IGBP Secretariat, number 75 of June 2010 75  20–23 pp.   Mbow, C., Skole, D., Dieng, M., Justice, C., Kwesha, D., Mane, L., E. Gamri, M., V. Vordzogbe, V.,  Virji, and H. (2012). Challenges and Prospects for REDD+ in Africa: Desk Review Of REDD+  Implementation in Africa. GLP‐IPO, Copenhagen, 70 pp.  McCarl B.A., and U.A. Schneider (2001). Greenhouse Gas Mitigation in U.S. Agriculture and Forestry,  Science 294 2481–2482 pp. (DOI: 10.1126/science.1064193), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  McKechnie J., S. Colombo, J. Chen, W. Mabee, and H.L. MacLean (2011). Forest Bioenergy or Forest  Carbon? Assessing Trade‐Offs in Greenhouse Gas Mitigation with Wood‐Based Fuels, Environmental  Science & Technology 45 789–795 pp. (DOI: 10.1021/es1024004), (ISSN: 0013‐936X).  McLaren D. (2012). A comparative global assessment of potential negative emissions technologies,  Special Issue: Negative emissions technology 90 489–500 pp. (DOI: 10.1016/j.psep.2012.10.005),  (ISSN: 0957‐5820).  McMichael A.J., J.W. Powles, C.D. Butler, and R. Uauy (2007). Food, livestock production, energy,  climate change, and health, The Lancet 370 1253–1263 pp. (DOI: 10.1016/S0140‐6736(07)61256‐2),  (ISSN: 01406736).  McSherry M.E., and M.E. Ritchie (2013). Effects of grazing on grassland soil carbon: a global review,  Global Change Biology 19 1347–1357 pp. (DOI: 10.1111/gcb.12144), (ISSN: 13541013).  MEA (2005). Millennium Ecosystem Assessment. United National Environment Program, New York,  Nairobi. 155 pp.  Meerman J.C., M.M.J. Knoope, A. Ramírez, W.C. Turkenburg, and A.P.C. Faaij (2013). Technical and  economic prospects of coal‐ and biomass‐fired integrated gasification facilities equipped with CCS  over time, International Journal of Greenhouse Gas Control 16 311–323 pp. (DOI:  10.1016/j.ijggc.2013.01.051), (ISSN: 1750‐5836).  Meerman J.C., A. Ramirez, W.C. Turkenburg, and A.P.C. Faaij (2011). Performance of simulated  flexible integrated gasification polygeneration facilities. Part A: A technical‐energetic assessment,  Renewable and Sustainable Energy Reviews 15 2563–2587 pp. .  Meerman J.C., A. Ramírez, W.C. Turkenburg, and A.P.C. Faaij (2012). Performance of simulated  flexible integrated gasification polygeneration facilities, Part B: Economic evaluation., Renewable  and Sustainable Energy Reviews 16 6083–6102 pp. .  De Meester S., J. Demeyer, F. Velghe, A. Peene, H. Van Langenhove, and J. Dewulf (2012). The  environmental sustainability of anaerobic digestion as a biomass valorization technology,  Bioresource Technology 121 396–403 pp. (DOI: 10.1016/j.biortech.2012.06.109), (ISSN: 0960‐8524).  Meier D., B. van de Beld, A.V. Bridgwater, D.C. Elliott, A. Oasmaa, and F. Preto (2013). State‐of‐the‐ art of fast pyrolysis in IEA bioenergy member countries, Renewable and Sustainable Energy Reviews  20 619–641 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2012.11.061), (ISSN: 1364‐0321).  Melillo J.M., J.M. Reilly, D.W. Kicklighter, A.C. Gurgel, T.W. Cronin, S. Paltsev, B.S. Felzer, X. Wang,  A.P. Sokolov, and C.A. Schlosser (2009). Indirect Emissions from Biofuels: How Important?, Science  326 1397–1399 pp. (DOI: 10.1126/science.1180251), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).      149 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Messerli P., A. Heinimann, M. Giger, T. Breu, and O. Schönweger (2013). From ‘land grabbing’ to  sustainable investments in land: potential contributions by land change science, Current Opinion in  Environmental Sustainability 5 528–534 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2013.03.004), (ISSN: 1877‐3435).  Metay A., R. Oliver, E. Scopel, J.‐M. Douzet, J. Aloisio Alves Moreira, F. Maraux, B.J. Feigl, and C.  Feller (2007). N2O and CHsub>4 emissions from soils under conventional and no‐till  management practices in Goiânia (Cerrados, Brazil), Geoderma 141 78–88 pp. (DOI:  10.1016/j.geoderma.2007.05.010), (ISSN: 00167061).  Milazzo M.F., F. Spina, A. Vinci, C. Espro, and J.C.J. Bart (2013). Brassica biodiesels: Past, present  and future, Renewable and Sustainable Energy Reviews 18 350–389 pp. (DOI:  10.1016/j.rser.2012.09.033), (ISSN: 1364‐0321).  Millar N., G.P. Robertson, P.R. Grace, R.J. Gehl, and J.P. Hoben (2010). Nitrogen fertilizer  management for nitrous oxide (N 2 O) mitigation in intensive corn (Maize) production: an emissions  reduction protocol for US Midwest agriculture, Mitigation and Adaptation Strategies for Global  Change 15 185–204 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐010‐9212‐7).  Millar C.I., N.L. Stephenson, and S.L. Stephens (2007). Climate change and forests of the future:  managing in the face of uncertainty, Ecological applications 17 2145–2151 pp. .  Mingorría S., G. Gamboa, and A. Alonso‐Fradejas (2010). Metabolismo Socio‐Ecológico de  Comunidades Campesinas Q’eqchi’ Y La Expansión de La Agro‐Industria de Caña de Azúcar Y Palma  Africana : Valle Del Río Polochic, Guatemala. Instituto de Ciencia Y Technología Ambientales and  Instituto de Estudios Agrarios Y Rurales, Barcelona and Mexico, 166 pp., (ISBN: 9789929561175). .  Van Minnen J.G., K.K. Goldewijk, E. Stehfest, B. Eickhout, G. van Drecht, and R. Leemans (2009).  The importance of three centuries of land‐use change for the global and regional terrestrial carbon  cycle, Climatic Change 97 123–144 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐009‐9596‐0), (ISSN: 0165‐0009).  Mirle C. (2012). The industrialization of animal agriculture: implications for small farmers, rural  communities, the environment, and animals in the developing world. The 10th European  International Farming Systems Association Symposium in Aarhus, Denmark, July 1‐4.  Workshop 1.3:  Understanding agricultural structural changes and their impacts, to support inclusive policy dialogue  and formulation. Available at: http://www.ifsa2012.dk/downloads/WS1_3/ChetanaMirle.pdf.  Misselhorn A., P. Aggarwal, P. Ericksen, P. Gregory, L. Horn‐Phathanothai, J. Ingram, and K. Wiebe  (2012). A vision for attaining food security, Current Opinion in Environmental Sustainability 4 7–17  pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.01.008), (ISSN: 1877‐3435).  Mitchell C.D., R.J. Harper, and R.J. Keenan (2012). Current status and prospects of carbon forestry  in Australia, Australian Forestry 75 200–212 pp. (ISSN: 0004‐9158).  Moberg J. (2011). The Chinese Grain for Green Program – assessment of the land reform’s carbon  mitigation potential. Department of Energy and Environment, Chalmers University of Technology,  Göteborg, Sweden, 54 pp.  Mohlin K. (2013). Essays on Environmental Taxation and Climate Policy. Göteborgs Universitet.  Handelshögskolan, Department of Economics, Sweden, 155 pp. Available at:  https://gupea.ub.gu.se/handle/2077/33425.  Moilanen A., and A. Arponen (2011). Administrative regions in conservation: Balancing local  priorities with regional to global preferences in spatial planning, Ecoregional‐scale monitoring within      150 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   conservation areas, in a rapidly changing climate 144 1719–1725 pp. (DOI:  10.1016/j.biocon.2011.03.007), (ISSN: 0006‐3207).  Monti A., L. Barbanti, A. Zatta, and W. Zegada‐Lizarazu (2012). The contribution of switchgrass in  reducing GHG emissions, Global Change Biology Bioenergy 4 (DOI: 10.1117j.1757‐ 1707.2011.01142.x).  De Moraes M.A.F.D., C.C. da Costa, J.J.M. Guilhoto, L.G.A. de Souza, and F.C.R. de Oliveira (2010).  Social Externalities of Fuels. In: Ethanol and Bioelectricity: Sugarcane in the Future of the Energy  Matrix. UNICA Brazilian Sugarcane Industry Association, Sao Paulo, Brazil pp.44–75.  Morgavi D.P., E. Forano, C. Martin, and C.J. Newbold (2010). Microbial ecosystem and  methanogenesis in ruminants, animal 4 1024–1036 pp. (DOI: 10.1017/S1751731110000546).  Morgavi D.P., J.P. Jouany, and C. Martin (2008). Changes in methane emission and rumen  fermentation parameters induced by refaunation in sheep, Australian Journal of Experimental  Agriculture 48 69–72 pp. (DOI: http://dx.doi.org/10.1071/EA07236).  Mueller N.D., J.S. Gerber,, M. Johnston, D.K. Ray, N. Ramankutty, and J.A. Foley (2012). Closing  yield gaps through nutrient and water management, Nature 490 254 –257 pp. . Available at:  http://dx.doi.org/10.1038/nature11420.  Muller A. (2009). Sustainable agriculture and the production of biomass for energy use, Climatic  Change 94 319–331 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐008‐9501‐2), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Murdiyarso D., M. Brockhaus, W.D. Sunderlin, and L. Verchot (2012). Some lessons learned from  the first generation of REDD+ activities, Current Opinion in Environmental Sustainability 4 678–685  pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.10.014), (ISSN: 1877‐3435).  Murray B.C., B.A. McCarl, and H.‐C. Lee (2004). Estimating Leakage from Forest Carbon  Sequestration Programs, Land Economics 80 109–124 pp. (DOI: 10.3368/le.80.1.109), (ISSN: 0023‐ 7639, 1543‐8325).  Murtaugh P.A., and M.G. Schlax (2009). Reproduction and the carbon legacies of individuals, Global  Environmental Change 19 14–20 pp. .  Murthy I.K., R. Tiwari, and N.H. Ravindranath (2011). Climate change and forests in India:  adaptation opportunities and challenges, Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 16  161–175 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐010‐9261‐y), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  Muys B., L. Norgrove, T. Alamirew, R. Birech, E. Chirinian, Y. Delelegn, A. Ehrensperger, C.A.  Ellison, A. Feto, B. Freyer, J. Gevaert, S. Gmünder, R.E.E. Jongschaap, M. Kaufmann, J. Keane, M.  Kenis, B. Kiteme, J. Langat, R. Lyimo, V. Moraa, J. Muchugu, A. Negussie, C. Ouko, M.W. Rouamba,  I. Soto, M. Wörgetter, R. Zah, and R. Zetina (2013). Integrating mitigation and adaptation into  development: the case of Jatropha curcas in sub‐Saharan Africa, Global Change Biology Bioenergy  Accepted for publication (DOI: 10.1111/gcbb.12070), (ISSN: 1757‐1707).  Mwakaje A.G. (2012). Can Tanzania realise rural development through biofuel plantations? Insights  from the study in Rufiji District, Energy for Sustainable Development 16 320–327 pp. (DOI:  10.1016/j.esd.2012.07.001), (ISSN: 0973‐0826).  Myhre G., and D. Shindell (2013). Anthopogenic and Natural Radiative Forcing. Intergovernmental  Panel on Climate Change, Cambridge UK. 124 pp.      151 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Nabuurs G.‐J., M. Lindner, P.J. Verkerk, K. Gunia, P. Deda, R. Michalak, and G. Grassi (2013). First  signs of carbon sink saturation in European forest biomass, Nature Climate Change 3 792–796 pp. .  Nabuurs G.J., O. Masera, K. Andrasko, P. Benitez‐Ponce, R. Boer, M. Dutschke, E. Elsiddig, J. Ford‐ Robertson, P. Frumhoff, T. Karjalainen, O. Krankina, W.A. Kurz, M. Matsumoto, W. Oyhantcabal,  N.H. Ravindranath, M.J.S. Sanchez, and X. Zhang (2007). Forestry. In: Climate Change 2007:  Contribution of Working Group III to the Fourth Assessment Report of the Intergovenmental Panel on  Climate Change. B. Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A. Meyer, (eds.), Cambridge  University Press, Cambridge, UK and New York, USA pp.541–584.  Nassar A.M., L. Harfuch, L.C. Bachion, and M.R. Moreira (2011). Biofuels and land‐use changes:  searching for the top model, Interface Focus rsfs20100043 pp. (DOI: 10.1098/rsfs.2010.0043), (ISSN:  2042‐8898, 2042‐8901).  Nelissen V., T. Rütting, D. Huygens, J. Staelens, G. Ruysschaert, and P. Boeckx (2012). Maize  biochars accelerate short‐term soil nitrogen dynamics in a loamy sand soil, Soil Biology and  Biochemistry 55 20–27 pp. (DOI: 10.1016/j.soilbio.2012.05.019), (ISSN: 00380717).  Nemecek T., K. Weiler, K. Plassmann, J. Schnetzer, G. Gaillard, D. Jefferies, T. García–Suárez, H.  King, and L. Milà i Canals (2012). Estimation of the variability in global warming potential of  worldwide crop production using a modular extrapolation approach, Journal of Cleaner Production  31 106–117 pp. (DOI: 10.1016/j.jclepro.2012.03.005), (ISSN: 0959‐6526).  Nepstad D.C., I.M. Tohver, D. Ray, P. Moutinho, and G. Cardinot (2007). Mortality of large trees and  lianas following experimental drought in an Amazon forest, Ecology 88 2259–2269 pp. . Available at:  http://www.esajournals.org/doi/abs/10.1890/06‐1046.1.  Newbold C.J., J.O. Ouda, S. López, N. Nelson, H. Omed, R.J. Wallace, and A.R. Moss (2002).  Propionate precursors as possible alternative electron acceptors to methane in ruminal  fermentation. In: Greenhouse Gases and Animal Agriculture. J. Takahashi, B.A. Young, (eds.), Elsevier,  Amsterdam pp.151–154.  Nguyen T.L.T., J.E. Hermansen, and L. Mogensen (2013). Environmental performance of crop  residues as an energy source for electricity production: The case of wheat straw in Denmark, Applied  Energy 104 633–641 pp. (DOI: 10.1016/j.apenergy.2012.11.057), (ISSN: 0306‐2619).  Nijsen M., E. Smeets, E. Stehfest, and D.P. Vuuren (2012). An evaluation of the global potential of  bioenergy production on degraded lands, GCB Bioenergy 4 130–147 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐ 1707.2011.01121.x), (ISSN: 1757‐1707).  Njakou Djomo S., O. El Kasmioui, T. De Groote, L.S. Broeckx, M.S. Verlinden, G. Berhongaray, R.  Fichot, D. Zona, S.Y. Dillen, J.S. King, I.A. Janssens, and R. Ceulemans (2013). Energy and climate  benefits of bioelectricity from low‐input short rotation woody crops on agricultural land over a two‐ year rotation, Applied Energy 111 862–870 pp. (DOI: 10.1016/j.apenergy.2013.05.017), (ISSN: 0306‐ 2619).  Nolan J.V., R.S. Hegarty, J. Hegarty, I.R. Godwin, and R. Woodgate (2010). Effects of dietary nitrate  on fermentation, methane production and digesta kinetics in sheep, Animal Production Science 50  801–806 pp. .  Nolte C., A. Agrawal, K.M. Silvius, and B.S. Soares‐Filho (2013). Governance regime and location  influence avoided deforestation success of protected areas in the Brazilian Amazon, Proceedings of      152 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   the National Academy of Sciences 110 4956–4961 pp. (DOI: 10.1073/pnas.1214786110), (ISSN: 0027‐ 8424, 1091‐6490).  Nonhebel S. (2005). Renewable energy and food supply: will there be enough land?, Renewable and  Sustainable Energy Reviews 9 191–201 pp. .  O’Brien K., R. Leichenko, U. Kelkar, H. Venema, G. Aandahl, H. Tompkins, A. Javed, S. Bhadwal, S.  Barg, L. Nygaard, and others (2004). Mapping vulnerability to multiple stressors: climate change and  globalization in India, Global Environmental Change Part A 14 303–313 pp. .  O’Halloran T.L., B.E. Law, M.L. Goulden, Z. Wang, J.G. Barr, C. Schaaf, M. Brown, J.D. Fuentes, M.  Göckede, A. Black, and V. Engel (2012). Radiative forcing of natural forest disturbances, Global  Change Biology 18 555–565 pp. .  O’Hare M., R.J. Plevin, J.I. Martin, A.D. Jones, A. Kendall, and E. Hopson (2009). Proper accounting  for time increases crop‐based biofuels’ greenhouse gas deficit versus petroleum, Environmental  Research Letters 4 24–32 pp. (DOI: 10.1088/1748‐9326/4/2/024001), (ISSN: 1748‐9326).  O’Shaughnessy S.M., M.J. Deasy, C.E. Kinsella, J.V. Doyle, and A.J. Robinson (2013). Small scale  electricity generation from a portable biomass cookstove: Prototype design and preliminary results,  Applied Energy 102 374–385 pp. (DOI: 10.1016/j.apenergy.2012.07.032), (ISSN: 0306‐2619).  Oberling D.F., M. Obermaier, A. Szklo, and E.L. La Rovere (2012). Investments of oil majors in liquid  biofuels: The role of diversification, integration and technological lock‐ins, Biomass and Bioenergy 46  270–281 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2012.08.017), (ISSN: 0961‐9534).  Odongo N.E., R. Bagg, G. Vessie, P. Dick, M.M. Or‐Rashid, S.E. Hook, J.T. Gray, E. Kebreab, J.  France, and B.W. McBride (2007). Long‐term effects of feeding monensin on methane production in  lactating dairy cows, Journal of Dairy Science 90 1781–1788 pp. (ISSN: 0022‐0302).  Oke D.O., and K.A. Odebiyi (2007). Traditional cocoa‐based agroforestry and forest species  conservation in Ondo State, Nigeria, Agriculture, ecosystems & environment 122 305–311 pp. .  Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167880907000540.  Olson D.G., J.E. McBride, A. Joe Shaw, and L.R. Lynd (2012). Recent progress in consolidated  bioprocessing, Current Opinion in Biotechnology 23 396–405 pp. (DOI:  10.1016/j.copbio.2011.11.026), (ISSN: 0958‐1669).  Oosterveer P., and A.P. Mol (2010). Biofuels, trade and sustainability: a review of perspectives for  developing countries, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 4 66–76 pp. . Available at:  http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bbb.194/full.  Osmond D.L., N.M. Nadkarni, C.T. Driscoll, E. Andrews, A.J. Gold, S.R.B. Allred, A.R. Berkowitz,  M.W. Klemens, T.L. Loecke, M.A. McGarry, K. Schwarz, M.L. Washington, and P.M. Groffman  (2010). The role of interface organizations in science communication and understanding, Frontiers in  Ecology and the Environment 8 306–313 pp. (DOI: 10.1890/090145), (ISSN: 1540‐9295).  Pa A., J. Craven, X. Bi, S. Melin, and S. Sokhansanj (2012). Environmental footprints of British  Columbia wood pellets from a simplified life cycle analysis, The International Journal of Life Cycle  Assessment 17 220–231 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐011‐0358‐7), (ISSN: 0948‐3349).  Pacca S., and J.R. Moreira (2011). A Biorefinery for Mobility?, Environmental Science & Technology  45 9498–9505 pp. (DOI: 10.1021/es2004667), (ISSN: 0013‐936X).      153 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Palm, C., Tomich, T., V. Noordwijk, M., Vosti, S., Gockowski, J., Alegre, J., Verchot, and L. (2004).  Mitigation GHG emissions in the humid tropics: case studies from the alternative to slash‐and‐burn  program (ASB)., Environment, Development and Sustainability 6 145–162 pp. . Available at:  http://link.springer.com/article/10.1023%2FB%3AENVI.0000003634.50442.ca.  Palmer C. (2011). Property rights and liability for deforestation under REDD+: Implications for  ‘permanence’ in policy design, Ecological Economics 70 571–576 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2010.10.011), (ISSN: 0921‐8009).  Pan Y., R.A. Birdsey, J. Fang, R. Houghton, P.E. Kauppi, W.A. Kurz, O.L. Phillips, A. Shvidenko, S.L.  Lewis, J.G. Canadell, P. Ciais, R.B. Jackson, S.W. Pacala, A.D. McGuire, S. Piao, A. Rautiainen, S.  Sitch, and D. Hayes (2011). A Large and Persistent Carbon Sink in the World’s Forests, Science 333  988–993 pp. (DOI: 10.1126/science.1201609), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Pandit M.K., and R.E. Grumbine (2012). Potential Effects of Ongoing and Proposed Hydropower  Development on Terrestrial Biological Diversity in the Indian Himalaya, Conservation Biology 26  1061–1071 pp. (DOI: 10.1111/j.1523‐1739.2012.01918.x), (ISSN: 1523‐1739).  Parfitt J., M. Barthel, and S. Macnaughton (2010). Food waste within food supply chains:  quantification and potential for change to 2050, Philosophical Transactions of the Royal Society B:  Biological Sciences 365 3065 –3081 pp. (DOI: 10.1098/rstb.2010.0126).  Parish E.S., M.R. Hilliard, L.M. Baskaran, V.H. Dale, N.A. Griffiths, P.J. Mulholland, A. Sorokine, N.A.  Thomas, M.E. Downing, and R.S. Middleton (2012). Multimetric spatial optimization of switchgrass  plantings across a watershed, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 6 58–72 pp. . Available at:  http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bbb.342/abstract.  Pathak H., N. Jain, A. Bhatia, J. Patel, and P.K. Aggarwal (2010). Carbon footprints of Indian food  items, Agriculture, Ecosystems & Environment 139 66–73 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2010.07.002),  (ISSN: 0167‐8809).  Patrizi N., D. Caro, F.M. Pulselli, A.B. Bjerre, and S. Bastianoni (2013). Environmental feasibility of  partial substitution of gasoline with ethanol in the Province of Siena (Italy), Journal of Cleaner  Production 47 388–395 pp. (DOI: 10.1016/j.jclepro.2012.11.023), (ISSN: 0959‐6526).  Pawelzik P., M. Carus, J. Hotchkiss, R. Narayan, S. Selke, M. Wellisch, M. Weiss, B. Wicke, and M.K.  Patel (2013). Critical aspects in the life cycle assessment (LCA) of bio‐based materials – Reviewing  methodologies and deriving recommendations, Resources, Conservation and Recycling 73 211–228  pp. (DOI: 10.1016/j.resconrec.2013.02.006), (ISSN: 0921‐3449).  Peralta‐Yahya P.P., F. Zhang, S.B. del Cardayre, and J.D. Keasling (2012). Microbial engineering for  the production of advanced biofuels, Nature 488 320–328 pp. (DOI: 10.1038/nature11478), (ISSN:  0028‐0836).  Petersen J.‐E. (2008). Energy production with agricultural biomass: environmental implications and  analytical challenges†, European Review of Agricultural Economics 35 385–408 pp. (DOI:  10.1093/erae/jbn016), (ISSN: 0165‐1587, 1464‐3618).  Petersen S.O., and S.G. Sommer (2011). Ammonia and nitrous oxide interactions: Roles of manure  organic matter   management, Animal Feed Science and Technology 166‐67 503–513 pp. (DOI:  10.1016/j.anifeedsci.2011.04.077), (ISSN: 0377‐8401).      154 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Peters‐Stanley M., K. Hamilton, T. Marcello, and M. Sjardin (2011). Back to the Future: State of the  Voluntary Carbon Markets 2011. Ecosystem Marketplace & Bloomberg New Energy Finance,  Washington, D.C. and New York, NY, USA. 93 pp.  Pettenella D., and L. Brotto (2011). Governance features for successful REDD+ projects organization,  Forest Policy and Economics 18 46–52 pp. (DOI: 10.1016/j.forpol.2011.09.006), (ISSN: 1389‐9341).  Phalan B., M. Onial, A. Balmford, and R.E. Green (2011). Reconciling Food Production and  Biodiversity Conservation: Land Sharing and Land Sparing Compared, Science 333 1289–1291 pp.  (DOI: 10.1126/science.1208742), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Phelps J., M.C. Guerrero, D.A. Dalabajan, B. Young, and E.L. Webb (2010a). What makes a  ‘REDD’country?, Global environmental change 20 322–332 pp. .  Phelps J., E.L. Webb, and A. Agrawal (2010b). Does REDD+ Threaten to Recentralize Forest  Governance?, Science 328 312 –313 pp. (DOI: 10.1126/science.1187774).  Phillips O.L., L.E.O.C. Aragão, S.L. Lewis, J.B. Fisher, J. Lloyd, G. López‐González, Y. Malhi, A.  Monteagudo, J. Peacock, C.A. Quesada, and others (2009). Drought sensitivity of the Amazon  rainforest, Science 323 1344 pp. .  Phillips O.L., Y. Malhi, N. Higuchi, W.F. Laurance, P.V. Nunez, R.. Vasquez, S.G. Laurance, L.V.  Ferreira, M. Stern, S. Brown, and J. Grace (1998). Changes in the carbon balance of tropical forests:  Evidence from long‐term plots, Science 282 439–442 pp. .  Pielke Sr. R.A., A. Pitman, D. Niyogi, R. Mahmood, C. McAlpine, F. Hossain, K.K. Goldewijk, U. Nair,  R. Betts, S. Fall, M. Reichstein, P. Kabat, and N. de Noblet (2011). Land use/land cover changes and  climate: modeling analysis and observational evidence, Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate  Change 2 828–850 pp. (DOI: 10.1002/wcc.144), (ISSN: 1757‐7799).  Pingoud K., T. Ekholm, and I. Savolainen (2012). Global warming potential factors and warming  payback time as climate indicators of forest biomass use, Mitigation and Adaptation Strategies for  Global Change 17 369–386 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐011‐9331‐9), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  Place S.E., and F.M. Mitloehner (2010). Invited review: Contemporary environmental issues: A  review of the dairy industry’s role in climate change and air quality and the potential of mitigation  through improved production efficiency, Journal of Dairy Science 93 3407–3416 pp. (DOI:  10.3168/jds.2009‐2719), (ISSN: 0022‐0302).  Plattner G.‐K., T. Stocker, P. Midgley, and M. Tignor (2009). IPCC expert meeting on the science of  alternative metrics, IPCC Working Group I Technical Support Unit, Bern.  Plevin R.J., M.A. Delucchi, and F. Creutzig (2013). Using Attributional Life Cycle Assessment to  Estimate Climate‐Change Mitigation Benefits Misleads Policy Makers, Journal of Industrial Ecology 18  73–83 pp. (DOI: 10.1111/jiec.12074), (ISSN: 1530‐9290).  Plevin R.J., M. O’Hare, A.D. Jones, M.S. Torn, and H.K. Gibbs (2010). Greenhouse Gas Emissions  from Biofuels’ Indirect Land Use Change Are Uncertain but May Be Much Greater than Previously  Estimated, Environmental Science & Technology 44 8015–8021 pp. (DOI: 10.1021/es101946t), (ISSN:  0013‐936X).      155 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Pongratz J., C.H. Reick, R.A. Houghton, and J. House (2013). Terminology as a key uncertainty in net  land use flux estimates, Earth System Dynamics Discussions 4 677–716 pp. (DOI: 10.5194/esdd‐4‐ 677‐2013), (ISSN: 2190‐4995).  Popp A., J.P. Dietrich, H. Lotze‐Campen, D. Klein, N. Bauer, M. Krause, T. Beringer, D. Gerten, and  O. Edenhofer (2011). The economic potential of bioenergy for climate change mitigation with special  attention given to implications for the land system, Environmental Research Letters 6 34–44 pp.  (DOI: 10.1088/1748‐9326/6/3/034017), (ISSN: 1748‐9326).  Popp A., M. Krause, J.P. Dietrich, H. Lotze‐Campen, M. Leimbach, T. Beringer, and N. Bauer (2012).  Additional CO2 emissions from land use change — Forest conservation as a precondition for  sustainable production of second generation bioenergy, Ecological Economics 74 64–70 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2011.11.004), (ISSN: 0921‐8009).  Popp A., H. Lotze‐Campen, and B. Bodirsky (2010). Food consumption, diet shifts and associated  non‐CO2 greenhouse gases from agricultural production, Global Environmental Change 20 451–462  pp. .  Popp A., S. Rose, K. Calvin, D. Vuuren, J. Dietrich, M. Wise, E. Stehfest, F. Humpenöder, P. Kyle, J.  Vliet, N. Bauer, H. Lotze‐Campen, D. Klein, and E. Kriegler (2013). Land‐use transition for bioenergy  and climate stabilization: model comparison of drivers, impacts and interactions with other land use  based mitigation options, Climatic Change 1–15 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0926‐x), (ISSN: 0165‐ 0009).  Potter C., S. Klooster, C. Hiatt, V. Genovese, and J.C. Castilla‐Rubio (2011). Changes in the carbon  cycle of Amazon ecosystems during the 2010 drought, Environmental Research Letters 6 1–5 pp. .  Poulter B., L. Aragao, U. Heyder, M. Gumpenberger, J. Heinke, F. Langerwisch, A. Rammig, K.  Thonicke, and W. Cramer (2010). Net biome production of the Amazon Basin in the 21st century,  Global Change Biology 16 2062–2075 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2486.2009.02064.x), (ISSN: 1354‐ 1013).  Powlson D.S., A.P. Whitmore, and K.W.T. Goulding (2011). Soil carbon sequestration to mitigate  climate change: a critical re‐examination to identify the true and the false, European Journal of Soil  Science 62 42–55 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2389.2010.01342.x), (ISSN: 1365‐2389).  Pretty J. (2008). Agricultural sustainability: concepts, principles and evidence, Philosophical  Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 363 447–465 pp. (DOI:  10.1098/rstb.2007.2163), (ISSN: 0962‐8436, 1471‐2970).  Pretty J. (2013). The Consumption of a Finite Planet: Well‐Being, Convergence, Divergence and the  Nascent Green Economy, Environmental and Resource Economics 55 475–499 pp. (DOI:  10.1007/s10640‐013‐9680‐9), (ISSN: 0924‐6460, 1573‐1502).  Primmer E., and H. Karppinen (2010). Professional judgment in non‐industrial private forestry:  Forester attitudes and social norms influencing biodiversity conservation, Forest Policy and  Economics 12 136–146 pp. (DOI: 10.1016/j.forpol.2009.09.007), (ISSN: 1389‐9341).  Pucker J., R. Zwart, and G. Jungmeier (2012). Greenhouse gas and energy analysis of substitute  natural gas from biomass for space heat, Biomass and Bioenergy 38 95–101 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2011.02.040), (ISSN: 0961‐9534).      156 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Puettmann M.E., R. Bergman, S. Hubbard, L. Johnson, B. Lippke, E. Oneil, and F.G. Wagner (2010).  Cradle‐to‐gate life‐cycle inventory of the U.S. Wood products production:  CORRIM Phase I and  Phase II products, Wood and Fiber Science 42 15–28 pp. .  Pullin R.S.V., R. Froese, and D. Pauly (2007). Indicators for the sustainability of aquaculture. In:  Ecological and Genetic Implications of Aquaculture Activities. T.M. Bert, (ed.), Kluwer Academic  Publishers, Dordrecht, The Netherlands pp.53–72.  Putz, and Redford (2009). Dangers of carbon‐based conservation, Global Environmental Change 19  397–522 pp. .  Putz F.E., and C. Romero (2012). Helping curb tropical forest degradation by linking REDD+ with  other conservation interventions: a view from the forest, Current Opinion in Environmental  Sustainability 4 670–677 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.10.003), (ISSN: 1877‐3435).  Le Quéré C., R.J. Andres, T. Boden, T. Conway, R.A. Houghton, J.I. House, G. Marland, G.P. Peters,  G.R. van der Werf, A. Ahlström, R.M. Andrew, L. Bopp, J.G. Canadell, P. Ciais, S.C. Doney, C.  Enright, P. Friedlingstein, C. Huntingford, A.K. Jain, C. Jourdain, E. Kato, R.F. Keeling, K. Klein  Goldewijk, S. Levis, P. Levy, M. Lomas, B. Poulter, M.R. Raupach, J. Schwinger, S. Sitch, B.D.  Stocker, N. Viovy, S. Zaehle, and N. Zeng (2013). The global carbon budget 1959–2011, Earth System  Science Data 5 165–185 pp. (DOI: 10.5194/essd‐5‐165‐2013), (ISSN: 1866‐3516).  Rametsteiner E., and M. Simula (2003). Forest certification—an instrument to promote sustainable  forest management?, Journal of Environmental Management 67 87–98 pp. (DOI: 10.1016/S0301‐ 4797(02)00191‐3), (ISSN: 03014797).  Randerson J.T., H. Liu, M.G. Flanner, S.D. Chambers, Y. Jin, P.G. Hess, G. Pfister, M.C. Mack, K.K.  Treseder, L.R. Welp, F.S. Chapin, J.W. Harden, M.L. Goulden, E. Lyons, J.C. Neff, E.A.G. Schuur, and  C.S. Zender (2006). The Impact of Boreal Forest Fire on Climate Warming, Science 314 1130–1132  pp. (DOI: 10.1126/science.1132075).  Rathmann R., A. Szklo, and R. Schaeffer (2010). Land use competition for production of food and  liquid biofuels: An analysis of the arguments in the current debate, Renewable Energy 35 14–22 pp. .  Ravindranath N.H. (2007). Mitigation and adaptation synergy in forest sector, Mitigation and  Adaptation Strategies for Global Change 12 843–853 pp. (DOI: 10.1007/s11027‐007‐9102‐9), (ISSN:  1381‐2386, 1573‐1596).  Read J.M., J.M.V. Fragoso, K.M. Silvius, J. Luzar, H. Overman, A. Cummings, S.T. Giery, and L.F. de  Oliveira (2010). Space, Place, and Hunting Patterns among Indigenous Peoples of the Guyanese  Rupununi Region, Journal of Latin American Geography 9 213–243 pp. (ISSN: 1548‐5811).  Rehl T., J. Lansche, and J. Müller (2012). Life cycle assessment of energy generation from biogas— Attributional vs. consequential approach, Renewable and Sustainable Energy Reviews 16 3766–3775  pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2012.02.072), (ISSN: 1364‐0321).  Reichstein M., M. Bahn, P. Ciais, D. Frank, M.D. Mahecha, S.I. Seneviratne, J. Zscheischler, C. Beer,  N. Buchmann, D.C. Frank, D. Papale, A. Rammig, P. Smith, K. Thonicke, M. van der Velde, S. Vicca,  A. Walz, and M. Wattenbach (2013). Climate extremes and the carbon cycle, Nature 500 287–295  pp. (DOI: 10.1038/nature12350), (ISSN: 0028‐0836, 1476‐4687).  Reilly J., J. Melillo, Y. Cai, D. Kicklighter, A. Gurgel, S. Paltsev, T. Cronin, A. Sokolov, and A.  Schlosser (2012). Using Land To Mitigate Climate Change: Hitting the Target, Recognizing the Trade‐     157 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   offs, Environmental Science & Technology 46 5672–5679 pp. (DOI: 10.1021/es2034729), (ISSN: 0013‐ 936X, 1520‐5851).  REN21 (2012). Renewables 2012 Global Status Report. REN21 Secretariat, Paris, France. 176 pp.  Available at:  http://www.ren21.net/Resources/Publications/REN21Publications/Renewables2012GlobalStatusRe port.aspx.  REN21 (2013). Renewables 2013 Global Status Report. REN21 Secretariat, Paris, France. 178 pp.  Available at: http://www.ren21.net/ren21activities/globalstatusreport.aspx.  Repo A., R. Känkänen, J.‐P. Tuovinen, R. Antikainen, M. Tuomi, P. Vanhala, and J. Liski (2012).  Forest bioenergy climate impact can be improved by allocating forest residue removal, GCB  Bioenergy 4 202–212 pp. .  Repo A., M. Tuomi, and J. Liski (2011). Indirect carbon dioxide emissions from producing bioenergy  from forest harvest residues, GCB Bioenergy 3 107–115 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐ 1707.2010.01065.x), (ISSN: 1757‐1707).  Reyer C., M. Guericke, and P.L. Ibisch (2009). Climate change mitigation via afforestation,  reforestation and deforestation avoidance: and what about adaptation to environmental change?,  New Forests 38 15–34 pp. (DOI: 10.1007/s11056‐008‐9129‐0), (ISSN: 0169‐4286, 1573‐5095).  RFA (2008). Indirect Effects of Biofuels:  Study by the Renewable Fuels Agency. Renewable Fuels  Agency, London, UK. 92 pp.  Rhodes J., and D. Keith (2008). Biomass with capture: negative emissions within social and  environmental constraints: an editorial comment, Climatic Change 87 321–328 pp. (DOI:  10.1007/s10584‐007‐9387‐4), (ISSN: 0165‐0009).  Rice R.A. (2008). Agricultural intensification within agroforestry: the case of coffee and wood  products, Agriculture, ecosystems & environment 128 212–218 pp. . Available at:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167880908001874.  Richels R., J. Merrick, G. Blanford, and S. Rose (In Review). Trade‐offs Between Mitigation Costs and  Temperature Change, Climatic Change.  Robertson G.P., T.W. Bruulsema, R.J. Gehl, D. Kanter, D.L. Mauzerall, C.A. Rotz, and C.O. Williams  (2013). Nitrogen–climate interactions in US agriculture, Biogeochemistry 114 41–70 pp. (DOI:  10.1007/s10533‐012‐9802‐4), (ISSN: 0168‐2563, 1573‐515X).  Robertson G.P., and P.M. Vitousek (2009). Nitrogen in Agriculture: Balancing the Cost of an  Essential Resource, Annual Review of Environment and Resources 34 97–125 pp. (DOI:  10.1146/annurev.environ.032108.105046), (ISSN: 1543‐5938).  Robinson N., R.J. Harper, K.R.J. Smettem, and J.F. McGrath (2004). Tree placement strategies for  salinity control in dryland farming systems of southern Australia, 13th International Soil Conservation  Organization  Conference 6 pp. Brisbrane, Australia . Available at:  http://www.tucson.ars.ag.gov/isco/isco13/PAPERS%20R‐Z/ROBINSON.pdf.  Robinson B.E., M. Holland, and L. Naughton‐Treves (2011). Does secure land tenure save forest? A  review of the relationship between land tenure and tropical deforestation. CCAFS Working Paper      158 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   no.7. CGIAR Research Program on Climate Change, Agriculture and Food Security (CCAFS). . Available  at: http://cgspace.cgiar.org/handle/10568/10720.  Robledo C., N. Clot, A. Hammill, and B. Riché (2011). The role of forest ecosystems in community‐ based coping strategies to climate hazards: Three examples from rural areas in Africa, Forest Policy  and Economics 24 20–28 pp. (DOI: 10.1016/j.forpol.2011.04.006), (ISSN: 13899341).  Rochette P. (2008). No‐till only increases N2O emissions in poorly‐aerated soils, Soil and Tillage  Research 101 97–100 pp. (DOI: 10.1016/j.still.2008.07.011), (ISSN: 01671987).  Roedl A. (2010). Production and energetic utilization of wood from short rotation coppice—a life  cycle assessment, The International Journal of Life Cycle Assessment 15 567–578 pp. (DOI:  10.1007/s11367‐010‐0195‐0), (ISSN: 0948‐3349).  Rogner H.H., R.F. Aguilera, C.L. Archer, R. Bertani, S.C. Bhattacharya, I. Bryden, R.R. Charpentier,  M.B. Dusseault, L. Gagnon, Y. Goswami, H. Haberl, M.M. Hoogwijk, A. Johnson, P. Odell, H.  Wagner, and V. Yakushev (2012). Chapter 7 ‐ Energy resources and potentials. In: Global Energy  Assessment: Toward a Sustainable Future. L. Gomez‐Echeverri, T.B. Johansson, N. Nakicenovic, A.  Patwardhan, (eds.), IIASA and Cambridge University Press, Laxenburg, Austria, Cambridge, UK  pp.425–512.  Rohde R.F., and M.T. Hoffman (2012). The historical ecology of Namibian rangelands: Vegetation  change since 1876 in response to local and global drivers, Science of The Total Environment 416 276– 288 pp. (DOI: 10.1016/j.scitotenv.2011.10.067), (ISSN: 00489697).  Rose S.K., H. Ahammad, B. Eickhout, B. Fisher, A. Kurosawa, S. Rao, K. Riahi, and D.P. van Vuuren  (2012). Land‐based mitigation in climate stabilization, Energy Economics 34 365–380 pp. (DOI:  10.1016/j.eneco.2011.06.004), (ISSN: 0140‐9883).  Rose S., R. Beach, K. Calvin, B. McCarl, J. Petrusa, B. Sohngen, R. Youngman, A. Diamant, F. de la  Chesnaye, J. Edmonds, R. Rosenzweig, and M. Wise (2013). Estimating Global Greenhouse Gas  Emissions Offset Supplies: Accounting for Investment Risks and Other Market Realties. EPRI, Palo  Alto, CA. 23 pp.  Rose S.K., and B. Sohngen (2011). Global forest carbon sequestration and climate policy design,  Environment and Development Economics 16 429–454 pp. (DOI: 10.1017/S1355770X11000027),  (ISSN: 1355‐770X, 1469‐4395).  Rosemary L. (2011). REDD+, transparency, participation and resource rights: the role of law,  Environmental Science & Policy 14 118–126 pp. (DOI: 10.1016/j.envsci.2010.11.008), (ISSN: 1462‐ 9011).  Rosendal G.K., and S. Andresen (2011). Institutional design for improved forest governance through  REDD: Lessons from the global environment facility, Ecological Economics 70 1908–1915 pp. (DOI:  10.1016/j.ecolecon.2011.04.001), (ISSN: 0921‐8009).  Rosenzweig C., and F.N. Tubiello (2007). Adaptation and mitigation strategies in agriculture: an  analysis of potential synergies, Mitigation, Adaptation Strategies to Global Change 12 855–873 pp.  (DOI: 10.1007/s11027‐007‐9103‐8).  Rosillo‐Calle F., S. Teelucksingh, D. Thrän, and M. Seiffert (2012). The Potential Role of Biofuels in  Commercial Air Transport ‐ Biojetfuel. IEA, Paris, France. 56 pp.      159 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Rotenberg E., and D. Yakir (2010). Contribution of Semi‐Arid Forests to the Climate System, Science  327 451 –454 pp. (DOI: 10.1126/science.1179998).  Roy P., T. Orikasa, M. Thammawong, N. Nakamura, Q. Xu, and T. Shiina (2012). Life cycle of meats:  An opportunity to abate the greenhouse gas emission from meat industry in Japan, Journal of  Environmental Management 93 218–224 pp. (DOI: 10.1016/j.jenvman.2011.09.017), (ISSN: 0301‐ 4797).  Royal Society (2009). Reaping the Benefits: Science and the Sustainable Intensification of Global  Agriculture. The Royal Society, London. 86 pp.  Rubin E.M. (2008). Genomics of cellulosic biofuels, Nature 454 841–845 pp. (DOI:  10.1038/nature07190), (ISSN: 0028‐0836).  Saatchi S.S., N.L. Harris, S. Brown, M. Lefsky, E.T.A. Mitchard, W. Salas, B.R. Zutta, W. Buermann,  S.L. Lewis, S. Hagen, S. Petrova, L. White, M. Silman, and A. Morel (2011). Benchmark map of forest  carbon stocks in tropical regions across three continents, Proceedings of the National Academy of  Sciences of the United States of America 108 9899–9904 pp. (DOI: 10.1073/pnas.1019576108), (ISSN:  0027‐8424).  Saddler J., and L. Kumar (2013). Special Issue from the NSERC Bioconversion network workshop:  pretreatment and fractionation of biomass for biorefinery/biofuels, Biotechnology for Biofuels 6 17  pp. (DOI: 10.1186/1754‐6834‐6‐17), (ISSN: 1754‐6834).  Saggar S., R.M. Andrew, K.R. Tate, C.B. Hedley, N.J. Rodda, and J.A. Townsend (2004). Modelling  nitrous oxide emissions from dairy‐grazed pastures, Nutrient Cycling in Agroecosystems 68 243–255  pp. . Available at: http://link.springer.com/article/10.1023/B:FRES.0000019463.92440.a3.  Sala O.E., F.S. Chapin, J.J. Armesto, E. Berlow, J. Bloomfield, R. Dirzo, E. Huber‐Sanwald, L.F.  Huenneke, R.B. Jackson, A. Kinzig, R. Leemans, D.M. Lodge, H.A. Mooney, M. Oesterheld, N.L. Poff,  M.T. Sykes, B.H. Walker, M. Walker, and D.H. Wall (2000). Global Biodiversity Scenarios for the Year  2100, Science 287 1770–1774 pp. (DOI: 10.1126/science.287.5459.1770), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐ 9203).  Sandor R.L., E.C. Bettelheim, and I.R. Swingland (2002). An overview of a free‐market approach to  climate change and conservation, Philosophical Transactions of the Royal Society of London Series a‐ Mathematical Physical and Engineering Sciences 360 1607–1620 pp. (ISSN: 1364‐503X).  Santilli M., P. Moutinho, S. Schwartzman, D. Nepstad, L. Curran, and C. Nobre (2005). Tropical  Deforestation and the Kyoto Protocol, Climatic Change 71 267–276 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐005‐ 8074‐6), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Sathaye J., W. Makundi, L. Dale, P. Chan, and K. Andrasko (2005). Generalized Comprehensive  Mitigation Assessment Process (GCOMAP): A Dynamic Partial Equilibrium Model for. U.S.  Environmental Protection Agency, Washington, D.C. 93 pp. Available at:  http://eetd.lbl.gov/sites/all/files/lbnl‐58291.pdf.  Sathaye J., W. Makundi, L. Dale, P. Chan, and K. Andrasko (2006). GHG Mitigation Potential, Costs  and Benefits in Global Forests: A Dynamic Partial Equilibrium Approach, The Energy Journal Multi‐ Greenhouse Gas Mitigation and Climate Policy 127–162 pp. (ISSN: 0195‐6574).      160 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Sathre R., and J. O’Connor (2010). Meta‐analysis of greenhouse gas displacement factors of wood  product substitution, Environmental Science & Policy 13 104–114 pp. (DOI:  10.1016/j.envsci.2009.12.005), (ISSN: 1462‐9011).  Satolo L., and M. Bacchi (2013). Impacts of the Recent Expansion of the Sugarcane Sector on  Municipal per Capita Income in São Paulo State, ISRN Economics 2013 14 pp. .  Sauvant D., and S. Giger‐Reverdin (2007). Empirical modelling meta‐analysis of digestive  interactions and CH4 production in ruminants. In: Energy and protein metabolism and nutrition. I.  Ortigues‐Marty, N. Miraux, W. Brand‐Williams, (eds.), Wageningen Academic Publishers,  Wageningen, The Netherlands pp.561–563(ISBN: 978‐90‐8686‐041‐8).  Sayer J., J. Ghazoul, P. Nelson, and A. Klintuni Boedhihartono (2012). Oil palm expansion  transforms tropical landscapes and livelihoods, Global Food Security 1 114–119 pp. (DOI:  10.1016/j.gfs.2012.10.003), (ISSN: 2211‐9124).  Scheidel A., and A.H. Sorman (2012). Energy transitions and the global land rush: Ultimate drivers  and persistent consequences, Global transformations, social metabolism and the dynamics of socio‐ environmental conflicts 22 588–595 pp. (DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2011.12.005), (ISSN: 0959‐3780).  Schils R.L.M., J. Eriksen, S.F. Ledgard, T.V. Vellinga, P.J. Kuikman, J. Luo, S.O. Petersen, and G.L.  Velthof (2013). Strategies to mitigate nitrous oxide emissions from herbivore production systems,  Animal 7 29–40 pp. (DOI: 10.1017/S175173111100187X).  Schlamadinger B., and G. Marland (1996). The role of forest and bioenergy strategies in the global  carbon cycle, Biomass and Bioenergy 10 275–300 pp. (DOI: 10.1016/0961‐9534(95)00113‐1), (ISSN:  0961‐9534).  Schmidinger K., and E. Stehfest (2012). Including CO2 implications of land occupation in LCAs— method and example for livestock products, The International Journal of Life Cycle Assessment 17  962–972 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐012‐0434‐7), (ISSN: 0948‐3349, 1614‐7502).  Schmidt J., V. Gass, and E. Schmid (2011). Land use changes, greenhouse gas emissions and fossil  fuel substitution of biofuels compared to bioelectricity production for electric cars in Austria,  Biomass and Bioenergy 35 4060–4074 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2011.07.007), (ISSN: 0961‐ 9534).  Schmitz C., A. Biewald, H. Lotze‐Campen, A. Popp, J.P. Dietrich, B. Bodirsky, M. Krause, and I.  Weindl (2011). Trading more food: Implications for land use, greenhouse gas emissions, and the  food system, Global Environmental Change 22 189–209 pp. (DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2011.09.013),  (ISSN: 0959‐3780).  Schneider A., M.A. Friedl, and D. Potere (2009). A new map of global urban extent from MODIS  satellite data, Environmental Research Letters 4 12 pp. (DOI: 10.1088/1748‐9326/4/4/044003), (ISSN:  1748‐9326).  Schneider U.A., P. Havlík, E. Schmid, H. Valin, A. Mosnier, M. Obersteiner, H. Böttcher, R. Skalský,  J. Balkovič, T. Sauer, and S. Fritz (2011). Impacts of population growth, economic development, and  technical change on global food production and consumption, Agricultural Systems 104 204–215 pp.  (DOI: 10.1016/j.agsy.2010.11.003), (ISSN: 0308‐521X).      161 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Schut M., M. Slingerland, and A. Locke (2010). Biofuel developments in Mozambique. Update and  analysis of policy, potential and reality, Energy Policy 38 5151–5165 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2010.04.048), (ISSN: 0301‐4215).  Schuur E.A.G., J. Bockheim, J.G. Canadell, E. Euskirchen, C.B. Field, S.V. Goryachkin, S. Hagemann,  P. Kuhry, P.M. Lafleur, H. Lee, G. Mazhitova, F.E. Nelson, A. Rinke, V.E. Romanovsky, N.  Shiklomanov, C. Tarnocai, S. Venevsky, J.G. Vogel, and S.A. Zimov (2008). Vulnerability of  Permafrost Carbon to Climate Change: Implications for the Global Carbon Cycle, BioScience 58 701  pp. (DOI: 10.1641/B580807), (ISSN: 0006‐3568).  Schwietzke S., W.M. Griffin, and H.S. Matthews (2011). Relevance of Emissions Timing in Biofuel  Greenhouse Gases and Climate Impacts, Environmental Science & Technology 45 8197–8203 pp.  (DOI: 10.1021/es2016236), (ISSN: 0013‐936X).  Scown C.D., W.W. Nazaroff, U. Mishra, B. Strogen, A.B. Lobscheid, E. Masanet, N.J. Santero, A.  Horvath, and T.E. McKone (2012). Lifecycle greenhouse gas implications of US national scenarios for  cellulosic ethanol production, Environmental Research Letters 7 014011 pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/7/1/014011), (ISSN: 1748‐9326).  Seabra J.E., I.C. Macedo, H.L. Chum, C.E. Faroni, and C.A. Sarto (2011). Life cycle assessment of  Brazilian sugarcane products: GHG emissions and energy use, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 5  519–532 pp. (DOI: 10.1002/bbb.289), (ISSN: 1932‐1031).  Seaquist, J. W., Hickler, T., Eklundh, L., Ardö, J.,  and Heumann, and B. W. (2008). Disentangling the  effects of climate and people on Sahel vegetation dynamics, Biogeosciences Discussions 5 3045– 3067 pp. .  Searchinger T.D. (2010). Biofuels and the need for additional carbon, Environmental Research  Letters 5 11 pp. (DOI: 10.1088/1748‐9326/5/2/024007), (ISSN: 1748‐9326).  Searchinger T.D., S.P. Hamburg, J. Melillo, W. Chameides, P. Havlik, D.M. Kammen, G.E. Likens,  R.N. Lubowski, M. Obersteiner, M. Oppenheimer, G. Philip Robertson, W.H. Schlesinger, and G.  David Tilman (2009). Fixing a Critical Climate Accounting Error, Science 326 527–528 pp. (DOI:  10.1126/science.1178797).  Searchinger T., R. Heimlich, R.A. Houghton, F. Dong, A. Elobeid, J. Fabiosa, S. Tokgoz, D. Hayes, and  T.‐H. Yu (2008). Use of U.S. Croplands for Biofuels Increases Greenhouse Gases Through Emissions  from Land‐Use Change, Science 319 1238–1240 pp. (DOI: 10.1126/science.1151861), (ISSN: 0036‐ 8075, 1095‐9203).  Searcy E., and P.C. Flynn (2008). Processing of Straw/Corn Stover: Comparison of Life Cycle  Emissions, International Journal of Green Energy 5 423–437 pp. (DOI:  10.1080/15435070802498010), (ISSN: 1543‐5075).  Sedjo R., and X. Tian (2012). Does Wood Bioenergy Increase Carbon Stocks in Forests?, Journal of  Forestry 110 304–311 pp. .  Seitzinger S.P., U. Svedin, C.L. Crumley, W. Steffen, S.A. Abdullah, C. Alfsen, W.J. Broadgate, F.  Biermann, N.R. Bondre, J.A. Dearing, L. Deutsch, S. Dhakal, T. Elmqvist, N. Farahbakhshazad, O.  Gaffney, H. Haberl, S. Lavorel, C. Mbow, A.J. McMichael, J.M.F. deMorais, P. Olsson, P.F. Pinho,  K.C. Seto, P. Sinclair, M.S. Smith, and L. Sugar (2012). Planetary Stewardship in an Urbanizing  World: Beyond City Limits, AMBIO 41 787–794 pp. (DOI: 10.1007/s13280‐012‐0353‐7), (ISSN: 0044‐ 7447, 1654‐7209).      162 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Selfa T., L. Kulcsar, C. Bain, R. Goe, and G. Middendorf (2011). Biofuels Bonanza?: Exploring  community perceptions of the promises and perils of biofuels production, Biomass and Bioenergy 35  1379–1389 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2010.09.008), (ISSN: 0961‐9534).  Semere T., and F.M. Slater (2007). Ground flora, small mammal and bird species diversity in  miscanthus (Miscanthus giganteus) and reed canary‐grass (Phalaris arundinacea) fields, Biomass and  Bioenergy 31 20–29 pp. (ISSN: 09619534).  Semroc B.L., G. Schroth, C.A. Harvey, Y. Zepeda, and F. Boltz (2012). Climate Change mitigation in  agroforestry systems. linking smallholders to forest carbon markets. In: Climate Change Mitigation  and Agriculture. E. Wollenberg, M.‐L. Tapio‐Bistrom, M. Grieg‐Gran, A. Nihart, (eds.), Routledge,  London‐New York pp.360–369(ISBN: 1849713936).  Senel O., and N. Chugunov (2013). CO2 Injection in a Saline Formation: Pre‐Injection Reservoir  Modeling and Uncertainty Analysis for Illinois Basin – Decatur Project, Energy Procedia 37 4598– 4611 pp. (DOI: 10.1016/j.egypro.2013.06.368), (ISSN: 1876‐6102).  Seppälä R., A. Buck, and P. Katila (Eds.) (2009). Adaptation of Forests and People to Climate Change.  A Global Assessment Report. International Union of Forest Research Organizations, Helsinki, 224 pp.,  (ISBN: 978‐3‐901347‐80‐1). .  Serrano‐Ruiz J.C., R.M. West, and J.A. Dumesic (2010). Catalytic Conversion of Renewable Biomass  Resources to Fuels and Chemicals, Annual Review of Chemical and Biomolecular Engineering 1 79– 100 pp. (DOI: 10.1146/annurev‐chembioeng‐073009‐100935).  Seto K.C., B. Güneralp, and L.R. Hutyra (2012a). Global forecasts of urban expansion to 2030 and  direct impacts on biodiversity and carbon pools, Proceedings of the National Academy of Sciences  109 16083–16088 pp. (DOI: 10.1073/pnas.1211658109), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Seto K.C., A. Reenberg, C.G. Boone, M. Fragkias, D. Haase, T. Langanke, P. Marcotullio, D.K.  Munroe, B. Olah, and D. Simon (2012b). Urban Land Teleconnections and Sustainability,  Proceedings of the National Academy of Sciences 109 7687–7692 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1117622109), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Shackley S., S. Carter, T. Knowles, E. Middelink, S. Haefele, S. Sohi, A. Cross, and S. Haszeldine  (2012). Sustainable gasification–biochar systems? A case‐study of rice‐husk gasification in Cambodia,  Part I: Context, chemical properties, environmental and health and safety issues, Energy Policy 42  49–58 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2011.11.026), (ISSN: 03014215).  Shen H., C. Poovaiah, A. Ziebell, T. Tschaplinski, S. Pattathil, E. Gjersing, N. Engle, R. Katahira, Y.  Pu, R. Sykes, F. Chen, A. Ragauskas, J. Mielenz, M. Hahn, M. Davis, C.N. Stewart, and R. Dixon  (2013). Enhanced characteristics of genetically modified switchgrass (Panicum virgatum L.) for high  biofuel production, Biotechnology for Biofuels 6 71 pp. . Available at:  http://www.biotechnologyforbiofuels.com/content/6/1/71.  Siangjaeo S., S.H. Gheewala, K. Unnanon, and A. Chidthaisong (2011). Implications of land use  change on the life cycle greenhouse gas emissions from palm biodiesel production in Thailand,  Energy for Sustainable Development 15 1–7 pp. (DOI: 10.1016/j.esd.2011.01.002), (ISSN: 0973‐0826).  Sikor T., J. Stahl, T. Enters, J.C. Ribot, N. Singh, W.D. Sunderlin, and L. Wollenberg (2010). REDD‐ plus, forest people’s rights and nested climate governance, Global Environmental Change 20 423– 425 pp. (DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2010.04.007), (ISSN: 0959‐3780).      163 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Silalertruksa T., and S.H. Gheewala (2012). Environmental sustainability assessment of palm  biodiesel production in Thailand, Energy 43 306–314 pp. (DOI: 10.1016/j.energy.2012.04.025), (ISSN:  0360‐5442).  Silver W., R. Ostertag, and A. Lugo (2000). The potential for carbon sequestration through  reforestation of abandoned tropical agricultural and pasture lands, Restoration ecology 8 394–407  pp. .  Sims R., A. Hastings, B. Schlamadinger, G. Taylor, and P. Smith (2006). Energy crops: current status  and future prospects, Global Change Biology 12 2054–2076 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐ 2486.2006.01163.x), (ISSN: 1365‐2486).  Singh P.P. (2008). Exploring biodiversity and climate change benefits of community‐based forest  management, Global Environmental Change 18 468–478 pp. (DOI:  10.1016/j.gloenvcha.2008.04.006), (ISSN: 0959‐3780).  Singh B.P., A.L. Cowie, and R.J. Smernik (2012). Biochar Carbon Stability in a Clayey Soil As a  Function of Feedstock and Pyrolysis Temperature, Environmental Science & Technology 46 11770– 11778 pp. (DOI: 10.1021/es302545b), (ISSN: 0013‐936X, 1520‐5851).  Singh B.P., B.J. Hatton, B. Singh, A.L. Cowie, and A. Kathuria (2010). Influence of Biochars on  Nitrous Oxide Emission and Nitrogen Leaching from Two Contrasting Soils, Journal of Environment  Quality 39 1224 pp. (DOI: 10.2134/jeq2009.0138), (ISSN: 1537‐2537).  Sitch S., C. Huntingford, N. Gedney, P.E. Levy, M. Lomas, S.L. Piao, R. Betts, P. Ciais, P. Cox, P.  Friedlingstein, C.D. Jones, I.C. Prentice, and F.I. Woodward (2008). Evaluation of the terrestrial  carbon cycle, future plant geography and climate‐carbon cycle feedbacks using five Dynamic Global  Vegetation Models (DGVMs), Global Change Biology 14 2015–2039 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐ 2486.2008.01626.x), (ISSN: 1365‐2486).  Skutsch M., B. Vickers, Y. Georgiadou, and M. McCall (2011). Alternative models for carbon  payments to communities under REDD+: A comparison using the Polis model of actor inducements,  Environmental Science & Policy 14 140–151 pp. (DOI: 10.1016/j.envsci.2010.12.005), (ISSN: 1462‐ 9011).  Smeets E.M.W., L.F. Bouwman, E. Stehfest, D.P. Van VUUREN, and A. Posthuma (2009a).  Contribution of N2O to the greenhouse gas balance of first‐generation biofuels, Global Change  Biology 15 1–23 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2486.2008.01704.x), (ISSN: 1365‐2486).  Smeets E.M.W., and A.P.C. Faaij (2007). Bioenergy potentials from forestry in 2050, Climatic Change  81 353–390 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐006‐9163‐x), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Smeets E.M., and A.P. Faaij (2010). The impact of sustainability criteria on the costs and potentials  of bioenergy production–Applied for case studies in Brazil and Ukraine, Biomass and Bioenergy 34  319–333 pp. .  Smeets E.M.W., A.P.C. Faaij, I.M. Lewandowski, and W.C. Turkenburg (2007). A bottom‐up  assessment and review of global bio‐energy potentials to 2050, Progress in Energy and Combustion  Science 33 56–106 pp. (DOI: 10.1016/j.pecs.2006.08.001), (ISSN: 0360‐1285).  Smeets E., M. Junginger, A. Faaij, A. Walter, P. Dolzan, and W. Turkenburg (2008). The  sustainability of Brazilian ethanol—An assessment of the possibilities of certified production,  Biomass and Bioenergy 32 781–813 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2008.01.005), (ISSN: 09619534).      164 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Smeets E.M.W., I.M. Lewandowski, and A.P.C. Faaij (2009b). The economical and environmental  performance of miscanthus and switchgrass production and supply chains in a European setting,  Renewable and Sustainable Energy Reviews 13 1230–1245 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2008.09.006),  (ISSN: 1364‐0321).  Smith P. (2005). An overview of the permanence of soil organic carbon stocks: Influence of direct  human‐induced, indirect and natural effects, European Journal of Soil Science 56 673–680 pp. .  Smith P. (2008). Land use change and soil organic carbon dynamics, Nutrient Cycling in  Agroecosystems 81 169–178 pp. (DOI: 10.1007/s10705‐007‐9138‐y), (ISSN: 1385‐1314, 1573‐0867).  Smith P. (2012). Agricultural greenhouse gas mitigation potential globally, in Europe and in the UK:  what have we learnt in the last 20 years?, Global Change Biology 18 35–43 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐ 2486.2011.02517.x), (ISSN: 1365‐2486).  Smith P. (2013). Delivering food security without increasing pressure on land, Global Food Security 2  18–23 pp. (DOI: 10.1016/j.gfs.2012.11.008), (ISSN: 22119124).  Smith P., M.R. Ashmore, H.I.J. Black, P.J. Burgess, C.D. Evans, T.A. Quine, A.M. Thomson, K. Hicks,  and H.G. Orr (2013a). In: Angeler D, ed. The role of ecosystems and their management in regulating  climate, and soil, water and air quality, Journal of Applied Ecology 50 812–829 pp. (DOI:  10.1111/1365‐2664.12016), (ISSN: 00218901).  Smith W.K., C.C. Cleveland, S.C. Reed, N.L. Miller, and S.W. Running (2012a). Bioenergy Potential of  the United States Constrained by Satellite Observations of Existing Productivity, Environmental  Science & Technology 46 3536–3544 pp. (DOI: 10.1021/es203935d), (ISSN: 0013‐936X).  Smith W.N., B.B. Grant, C.A. Campbell, B.G. McConkey, R.L. Desjardins, R. Kröbel, and S.S. Malhi  (2012b). Crop residue removal effects on soil carbon: Measured and inter‐model comparisons,  Agriculture, Ecosystems & Environment 161 27–38 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2012.07.024), (ISSN:  0167‐8809).  Smith P., P.J. Gregory, D.P. van Vuuren, M. Obersteiner, P. Havlík, M. Rounsevell, J. Woods, E.  Stehfest, and J. Bellarby (2010). Competition for land, Philosophical Transactions of the Royal  Society B: Biological Sciences 365 2941 –2957 pp. (DOI: 10.1098/rstb.2010.0127).  Smith P., H. Haberl, A. Popp, K. Erb, C. Lauk, R. Harper, F.N. Tubiello, A. de Siqueira Pinto, M. Jafari,  S. Sohi, O. Masera, H. Böttcher, G. Berndes, M. Bustamante, H. Ahammad, H. Clark, H. Dong, E.A.  Elsiddig, C. Mbow, N.H. Ravindranath, C.W. Rice, C. Robledo Abad, A. Romanovskaya, F. Sperling,  M. Herrero, J.I. House, and S. Rose (2013b). How much land‐based greenhouse gas mitigation can  be achieved without compromising food security and environmental goals?, Global Change Biology  19 2285–2302 pp. (DOI: 10.1111/gcb.12160), (ISSN: 1365‐2486).  Smith P., D. Martino, Z. Cai, D. Gwary, H.H. Janzen, P. Kumar, B. McCarl, S. Ogle, F. O’Mara, C. Rice,  R.J. Scholes, O. Sirotenko, M. Howden, T. McAllister, G. Pan, V. Romanenkov, S. Rose, U.  Schneider, and S. Towprayoon (2007). Agriculture. In: Chapter 8 of Climate change 2007: Mitigation.  Contribution of Working group III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on  Climate Change. B. Metz, O.R. Davidson, P.R. Bosch, R. Dave, L.A. Meyer, (eds.), Cambridge  University Press, Cambridge, UK and New York, USA pp.497–540.  Smith P., D. Martino, Z. Cai, D. Gwary, H. Janzen, P. Kumar, B. McCarl, S. Ogle, F. O’Mara, C. Rice,  B. Scholes, O. Sirotenko, M. Howden, T. McAllister, G. Pan, V. Romanenkov, U. Schneider, S.  Towprayoon, M. Wattenbach, and J. Smith (2008). Greenhouse gas mitigation in agriculture,      165 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 363 789–813 pp. (DOI:  10.1098/rstb.2007.2184), (ISSN: 0962‐8436, 1471‐2970).  Smith K.A., A.R. Mosier, P.J. Crutzen, and W. Winiwarter (2012c). The role of N2O derived from  crop‐based biofuels, and from agriculture in general, in Earth’s climate, Philosophical Transactions of  the Royal Society B: Biological Sciences 367 1169–1174 pp. (DOI: 10.1098/rstb.2011.0313), (ISSN:  0962‐8436, 1471‐2970).  Smith P., and J.E. Olesen (2010). Synergies between the mitigation of, and adaptation to, climate  change in agriculture, Journal of Agricultural Science 148 543–552 pp. . Available at:  http://journals.cambridge.org/production/action/cjoGetFulltext?fulltextid=7796512.  Smith P., D.S. Powlson, J.U. Smith, P. Falloon, and K. Coleman (2000). Meeting Europe’s climate  change commitments: quantitative estimates of the potential for carbon mitigation by agriculture,  Global Change Biology 6 525–539 pp. (DOI: 10.1046/j.1365‐2486.2000.00331.x), (ISSN: 1365‐2486).  Smith K.A., and T.D. Searchinger (2012). Crop‐based biofuels and associated environmental  concerns, GCB Bioenergy 4 479–484 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2012.01182.x), (ISSN: 1757‐ 1707).  Smith L., and M. Torn (2013). Ecological limits to terrestrial biological carbon dioxide removal,  Climatic Change 118 89–103 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐012‐0682‐3), (ISSN: 0165‐0009).  Smith P., and E. Trines (2006). COMMENTARY: Agricultural measures for mitigating climate change:  will the barriers prevent any benefits to developing countries?, International Journal of Agricultural  Sustainability 4 173–175 pp. .  Smith P., and E. Wollenberg (2012). Achieving mitigation through synergies with adaptation. In:  Climate Change Mitigation and Agriculture. E. Wollenberg, A. Nihart, M. Tapio‐Biström, M. Grieg‐ Gran, (eds.), Earthscan, London, UK pp.50–57.  Smith W.K., M. Zhao, and S.W. Running (2012d). Global Bioenergy Capacity as Constrained by  Observed Biospheric Productivity Rates, BioScience 62 911–922 pp. (DOI:  10.1525/bio.2012.62.10.11), (ISSN: 0006‐3568, 1525‐3244).  Sneddon C., R.B. Howarth, and R.B. Norgaard (2006). Sustainable development in a post‐Brundtland  world, Ecological Economics 57 253–268 pp. .  Snyder C.S., T.W. Bruulsema, and T.L. Jensen (2007). Greenhouse Gas Emissions from Cropping  Systems and the Influence of Fertilizer Management. International Plant Nutrition Institute,  Norcross, Georgia, USA. 36 pp. Available at: http://npg.ipni.net/article/NPG‐3004.  Soares‐Filho B., P. Moutinho, D. Nepstad, A. Anderson, H. Rodrigues, R. Garcia, L. Dietzsch, F.  Merry, M. Bowman, L. Hissa, R. Silvestrini, and C. Maretti (2010). Role of Brazilian Amazon  protected areas in climate change mitigation, Proceedings of the National Academy of Sciences 107  10821–10826 pp. . Available at: http://www.pnas.org/content/107/24/10821.short.  Sochacki S.J., R.J. Harper, and K.R.J. Smettem (2012). Bio‐mitigation of carbon following  afforestation of abandoned salinized farmland, GCB Bioenergy 4 193–201 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐ 1707.2011.01139.x), (ISSN: 17571693).      166 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Sochacki S.J., R.J. Harper, K.R.J. Smettem, B. Dell, and H. Wu (2013). Evaluating a sustainability  index for nutrients in a short rotation energy cropping system, GCB Bioenergy 5 315–326 pp. (DOI:  10.1111/j.1757‐1707.2012.01202.x), (ISSN: 1757‐1707).  Sohi S.P. (2012). Carbon storage with benefits, Science 338 1034–1035 pp. .  Sohngen B., and R. Sedjo (2006). Carbon Sequestration in Global Forests Under Different Carbon  Price Regimes, The Energy Journal 27 109 pp. . Available at:  http://www.iaee.org/en/publications/ejarticle.aspx?id=2188.  Solli C., M. Reenaas, A. Strømman, and E. Hertwich (2009). Life cycle assessment of wood‐based  heating in Norway, The International Journal of Life Cycle Assessment 14 517–528 pp. (DOI:  10.1007/s11367‐009‐0086‐4), (ISSN: 0948‐3349).  Sood K.K., and C.P. Mitchell (2011). Household level domestic fuel consumption and forest resource  in relation to agroforestry adoption: Evidence against need‐based approach, Biomass and Bioenergy  35 337–345 pp. . Available at:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0961953410003028.  Souza S.P., M.T. de Ávila, and S. Pacca (2012a). Life cycle assessment of sugarcane ethanol and palm  oil biodiesel joint production, Biomass and Bioenergy 44 70–79 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2012.04.018), (ISSN: 0961‐9534).  Souza H.N. de, R.G.M. de Goede, L. Brussaard, I.M. Cardoso, E.M.G. Duarte, R.B.A. Fernandes, L.C.  Gomes, and M.M. Pulleman (2012b). Protective shade, tree diversity and soil properties in coffee  agroforestry systems in the Atlantic Rainforest biome, Agriculture, Ecosystems & Environment 146  179–196 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2011.11.007), (ISSN: 01678809).  Sow M., C. Hély, C. Mbow, and B. Sambou (2013). Fuel and fire behavior analysis for early‐season  prescribed fire planning in Sudanian and Sahelian savannas, Journal of Arid Environments 89 84–93  pp. (DOI: 10.1016/j.jaridenv.2012.09.007), (ISSN: 01401963).  Sparovek G., G. Berndes, A. Egeskog, F.L.M. de Freitas, S. Gustafsson, and J. Hansson (2007).  Sugarcane ethanol production in Brazil: an expansion model sensitive to socioeconomic and  environmental concerns, Biofuels, Bioproducts and Biorefining 1 270–282 pp. (DOI: 10.1002/bbb.31),  (ISSN: 1932‐1031).  Spath P.L., and M.K. Mann (2004). Biomass Power and Conventional Fossil Systems with and without  CO2 Sequestration – Comparing the Energy Balance, Greenhouse Gas Emissions and Economics.  National Renewable Energy Laboratory (NREL), Golden, CO. 38 pp. Available at:  http://www.nrel.gov/docs/fy04osti/32575.pdf.  Sperling F., C. Validivia, R. Quiroz, R. Valdivia, L. Angulo, A. Seimon, and I. Noble (2008).  Transitioning to Climate Resilient Development: Perspectives from Communities in Peru. The World  Bank, Washington, D.C. 103 pp.  Spokas K.A. (2013). Impact of biochar field aging on laboratory greenhouse gas production  potentials, GCB Bioenergy 5 165–176 pp. (DOI: 10.1111/gcbb.12005), (ISSN: 17571693).  SREX I.P. on C.C. (2012). Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate  Change Adaption. Cambridge University Press, New York, N.Y, 582 pp., (ISBN: 9781107025066). .      167 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Steenblik R. (2007). Biofuels ‐ At What Cost? Government Support for Ethanol in Selected OECD.  International Institute for Sustainable Development, Winnipeg, Canada. 82 pp. Available at:  http://www.iisd.org/publications/pub.aspx?id=895.  Stehfest E., L. Bouwman, D.P. Vuuren, M.G.J. Elzen, B. Eickhout, and P. Kabat (2009). Climate  benefits of changing diet, Climatic Change 95 83–102 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐008‐9534‐6), (ISSN:  0165‐0009, 1573‐1480).  Steiner C., K.C. Das, N. Melear, and D. Lakly (2010). Reducing Nitrogen Loss during Poultry Litter  Composting Using Biochar, Journal of Environment Quality 39 1236 pp. (DOI:  10.2134/jeq2009.0337), (ISSN: 1537‐2537).  Steinfeld H., P. Gerber, T. Wassenaar, V. Castel, M. Rosales, and C. de Haan (2008). Livestock’s Long  Shadow. Environmental Issues and Options. Food and Agriculture Organization of the United Nations  (FAO), Rome, 416 pp. Available at: http://www.fao.org/docrep/010/a0701e/a0701e00.HTM.  Steinfeld H., H.A. Mooney, F. Schneider, and L.E. Neville (2010). Livestock in a Changing Landscape.  Volume 1. Drivers, Consequences, and Responses. Island Press, Washington, DC, 416 pp., (ISBN: ISBN‐ 13: 9781597266703). .  Stephenson A.L., P. Dupree, S.A. Scott, and J.S. Dennis (2010). The environmental and economic  sustainability of potential bioethanol from willow in the UK, Bioresource Technology 101 9612–9623  pp. (DOI: 10.1016/j.biortech.2010.07.104), (ISSN: 0960‐8524).  Sterner M., and U. Fritsche (2011). Greenhouse gas balances and mitigation costs of 70 modern  Germany‐focused and 4 traditional biomass pathways including land‐use change effects, Biomass  and Bioenergy 35 4797–4814 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2011.08.024), (ISSN: 0961‐9534).  Stevenson B.A., R.L. Parfitt, L.A. Schipper, W.T. Baisden, and P. Mudge (2010). Relationship  between soil delta(15)N, C/N and N losses across land uses   in New Zealand, Agriculture Ecosystems  & Environment 139 736–741 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2010.10.020), (ISSN: 0167‐8809).  Stickler C.M., D.C. Nepstad, M.T. Coe, D.G. McGRATH, H.O. Rodrigues, W.S. Walker, B.S. Soares‐ Filho, and E.A. Davidson (2009). The potential ecological costs and cobenefits of REDD: a critical  review and case study from the Amazon region, Global Change Biology 15 2803–2824 pp. (DOI:  10.1111/j.1365‐2486.2009.02109.x), (ISSN: 1365‐2486).  Stocker B.D., K. Strassmann, and F. Joos (2011). Sensitivity of Holocene atmospheric CO2 and the  modern carbon budget to early human land use: analyses with a process‐based model,  Biogeosciences 8 69–88 pp. (DOI: 10.5194/bg‐8‐69‐2011), (ISSN: 1726‐4170).  Strassburg B.B.N., A.S.L. Rodrigues, M. Gusti, A. Balmford, S. Fritz, M. Obersteiner, R.K. Turner,  and T.M. Brooks (2012). Impacts of incentives to reduce emissions from deforestation on global  species extinctions, Nature Climate Change 2 350–355 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1375), (ISSN:  1758‐678X).  Strassburg B., K. Turner, B. Fisher, R. Schaeffer, and A. Lovett (2008). An empirically‐derived  mechanism of combined incentives to Reduce Emissions from Deforestation. CSERGE Working Paper  ECM 08‐01. . Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969798003398.  Strassburg B., R.K. Turner, B. Fisher, R. Schaeffer, and A. Lovett (2009). Reducing emissions from  deforestation—The ‘combined incentives’ mechanism and empirical simulations, Global  Environmental Change 19 265–278 pp. (DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2008.11.004), (ISSN: 09593780).      168 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Stratton R.W., H.M. Wong, and J.I. Hileman (2011). Quantifying Variability in Life Cycle Greenhouse  Gas Inventories of Alternative Middle Distillate Transportation Fuels, Environmental Science &  Technology 45 4637–4644 pp. (DOI: 10.1021/es102597f), (ISSN: 0013‐936X).  Streck C. (2012). Financing REDD+: matching needs and ends, Current Opinion in Environmental  Sustainability 4 628–637 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.10.001), (ISSN: 1877‐3435).  Stromberg P., and A. Gasparatos (2012). Biofuels at the confluence of energy security, rural  development and food security: a developing country perspective. In: Socio‐economic and  environmental impacts of biofuels. Evidence from developing countries. Cambridge University Press,  Cambridge, UK and New York, USA pp.1–375.  Stupak I., B. Lattimore, B.D. Titus, and C. Tattersall Smith (2011). Criteria and indicators for  sustainable forest fuel production and harvesting: A review of current standards for sustainable  forest management, Biomass and Bioenergy 35 3287–3308 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2010.11.032), (ISSN: 09619534).  Sumathi S., S.P. Chai, and A.R. Mohamed (2008). Utilization of oil palm as a source of renewable  energy in Malaysia, Renewable and Sustainable Energy Reviews 12 2404–2421 pp. (DOI:  10.1016/j.rser.2007.06.006), (ISSN: 1364‐0321).  Sun A., R. Davis, M. Starbuck, A. Ben‐Amotz, R. Pate, and P.T. Pienkos (2011). Comparative cost  analysis of algal oil production for biofuels, Energy 36 5169–5179 pp. . Available at:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360544211003975.  Sunde K., A. Brekke, and B. Solberg (2011). Environmental Impacts and Costs of Hydrotreated  Vegetable Oils, Transesterified Lipids and Woody BTL—A Review, Energies 4 845–877 pp. (ISSN:  1996‐1073).  Sunderlin W.D., A. Angelsen, B. Belcher, P. Burgers, R. Nasi, L. Santoso, and S. Wunder (2005).  Livelihoods, forests, and conservation in developing countries: An Overview, World Development 33  1383–1402 pp. (DOI: 10.1016/j.worlddev.2004.10.004), (ISSN: 0305‐750X).  Sundrum A. (2001). Organic livestock farming: A critical review, Livestock Production Science 67 207– 215 pp. (DOI: 10.1016/S0301‐6226(00)00188‐3), (ISSN: 0301‐6226).  Swann A., I. Fung, and J. Chiang (2011). Mid‐latitude afforestation shifts general circulation and  tropical precipitation, PNAS.  Swann A.L., I.Y. Fung, S. Levis, G.B. Bonan, and S.C. Doney (2010). Changes in Arctic vegetation  amplify high‐latitude warming through the greenhouse effect, Proceedings of the National Academy  of Sciences 107 1295 pp. .  Swingland I.R., E.C. Bettelheim, J. Grace, G.T. Prance, and L.S. Saunders (2002). Carbon,  biodiversity, conservation and income: an analysis of a free‐market approach to land‐use change and  forestry in developing and developed countries, Philosophical Transactions of the Royal Society of  London Series a‐Mathematical Physical and Engineering Sciences 360 1563–1565 pp. (ISSN: 1364‐ 503X).  Taghizadeh‐Toosi A., T.J. Clough, L.M. Condron, R.R. Sherlock, C.R. Anderson, and R.A. Craigie  (2011). Biochar Incorporation into Pasture Soil Suppresses in situ Nitrous Oxide Emissions from  Ruminant Urine Patches, Journal of Environment Quality 40 468 pp. (DOI: 10.2134/jeq2010.0419),  (ISSN: 1537‐2537).      169 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Taheripour F., T.W. Hertel, and W.E. Tyner (2011). Implications of biofuels mandates for the global  livestock industry: a computable general equilibrium analysis, Agricultural Economics 42 325–342 pp.  (DOI: 10.1111/j.1574‐0862.2010.00517.x), (ISSN: 1574‐0862).  Takimoto, A., Nair, P.K.R., Nair, and V.D. (2008). Carbon stock and sequestration potential of  traditional and improved agroforestry systems in the West African Sahel, Agriculture, Ecosystems  and Environment 159–166 pp. .  Talens Peiró L., L. Lombardi, G. Villalba Méndez, and X. Gabarrell i Durany (2010). Life cycle  assessment (LCA) and exergetic life cycle assessment (ELCA) of the production of biodiesel from used  cooking oil (UCO), Energy 35 889–893 pp. (DOI: 10.1016/j.energy.2009.07.013), (ISSN: 0360‐5442).  Tan K.T., K.T. Lee, A.R. Mohamed, and S. Bhatia (2009). Palm oil: Addressing issues and towards  sustainable development, Renewable and Sustainable Energy Reviews 13 420–427 pp. (DOI:  10.1016/j.rser.2007.10.001), (ISSN: 1364‐0321).  Tanaka K., D.J.A. Johansson, B.C. O’Neill, and J.S. Fuglestvedt (2013). Emission metrics under the  2°C climate stabilization target, Climatic Change 117 933–941 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0693‐ 8), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Tarnocai C. (2006). The effect of climate change on carbon in Canadian peatlands, Global and  planetary Change 53 222–232 pp. .  Tavoni M., and R. Socolow (2013). Modeling meets science and technology: an introduction to a  special issue on negative emissions, Climatic Change 118 1–14 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0757‐ 9), (ISSN: 0165‐0009).  Thamsiriroj T., and J.D. Murphy (2011). The impact of the life cycle analysis methodology on  whether biodiesel produced from residues can meet the EU sustainability criteria for biofuel facilities  constructed after 2017, Renewable Energy 36 50–63 pp. (DOI: 10.1016/j.renene.2010.05.018), (ISSN:  0960‐1481).  Thomas S., P. Dargusch, S. Harrison, and J. Herbohn (2010). Why are there so few afforestation and  reforestation Clean Development Mechanism projects?, Land Use Policy 27 880–887 pp. . Available  at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026483770900204X.  Thomassen M.A., R. Dalgaard, R. Heijungs, and I. de Boer (2008). Attributional and consequential  LCA of milk production, The International Journal of Life Cycle Assessment 13 339–349 pp. (DOI:  10.1007/s11367‐008‐0007‐y), (ISSN: 0948‐3349, 1614‐7502).  Thompson M.C., M. Baruah, and E.R. Carr (2011a). Seeing REDD+ as a project of environmental  governance, Environmental Science & Policy 14 100–110 pp. (DOI: 10.1016/j.envsci.2010.11.006),  (ISSN: 1462‐9011).  Thompson I., B. Mackey, S. McNulty, and A. Mosseler (2009). Forest Resilience, Biodiversity, and  Climate Change: A Synthesis of the Biodiversity/Resilience/Stability Relationship in Forest Ecosystems  | CAKE: Climate Adaptation Knowledge Exchange. Secretariat of the Convention on Biological  Diversity, Montreal. 67 pp. Available at: http://www.cakex.org/virtual‐library/1233.  Thompson W., J. Whistance, and S. Meyer (2011b). Effects of US biofuel policies on US and world  petroleum product markets with consequences for greenhouse gas emissions, Energy Policy 39  5509–5518 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2011.05.011), (ISSN: 0301‐4215).      170 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Thornton P.K., and M. Herrero (2010). Potential for Reduced Methane and Carbon Dioxide  Emissions from Livestock and Pasture Management in the Tropics, Proceedings of the National  Academy of Sciences 107 19667–19672 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0912890107), (ISSN: 0027‐8424,  1091‐6490).  Throop H.L., and S.R. Archer (2008). Shrub (Prosopis velutina) encroachment in a semidesert  grassland: spatial–temporal changes in soil organic carbon and nitrogen pools, Global Change  Biology 14 2420–2431 pp. (DOI: 10.1111/j.1365‐2486.2008.01650.x), (ISSN: 1365‐2486).  Tilman D., C. Balzer, J. Hill, and B.L. Befort (2011). Global food demand and the sustainable  intensification of agriculture, Proceedings of the National Academy of Sciences 108 20260–20264 pp.  (DOI: 10.1073/pnas.1116437108), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Tilman D., J. Hill, and C. Lehman (2006). Carbon‐Negative Biofuels from Low‐Input High‐Diversity  Grassland Biomass, Science 314 1598–1600 pp. (DOI: 10.1126/science.1133306), (ISSN: 0036‐8075,  1095‐9203).  Tilman D., R. Socolow, J.A. Foley, J. Hill, E. Larson, L. Lynd, S. Pacala, J. Reilly, T. Searchinger, C.  Somerville, and R. Williams (2009). Beneficial Biofuels ‐The Food, Energy, and Environment  Trilemma, Science 325 270–271 pp. (DOI: 10.1126/science.1177970), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Timilsina G.R., J.C. Beghin, D. van der Mensbrugghe, and S. Mevel (2012). The impacts of biofuels  targets on land‐use change and food supply: A global CGE assessment, Agricultural Economics 43  315–332 pp. (DOI: 10.1111/j.1574‐0862.2012.00585.x), (ISSN: 1574‐0862).  Tiwary A., and J. Colls (2010). Mitigating secondary aerosol generation potentials from biofuel use in  the energy sector, Science of The Total Environment 408 607–616 pp. (DOI:  10.1016/j.scitotenv.2009.10.019), (ISSN: 0048‐9697).  Townsend P.V., R.J. Harper, P.D. Brennan, C. Dean, S. Wu, K.R.J. Smettem, and S.E. Cook (2012).  Multiple environmental services as an opportunity for watershed restoration, Forest Policy and  Economics 17 45–58 pp. .  Trabucco A., R.J. Zomer, D.A. Bossio, O. van Straaten, and L.V. Verchot (2008). Climate change  mitigation through afforestation/reforestation: A global analysis of hydrologic impacts with four case  studies, Agriculture, Ecosystems & Environment 126 81–97 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2008.01.015),  (ISSN: 0167‐8809).  Tracy B.P., S.W. Jones, A.G. Fast, D.C. Indurthi, and E.T. Papoutsakis (2012). Clostridia: the  importance of their exceptional substrate and metabolite diversity for biofuel and biorefinery  applications, Current Opinion in Biotechnology 23 364–381 pp. (DOI: 10.1016/j.copbio.2011.10.008),  (ISSN: 0958‐1669).  Triantafyllidis K., A. Lappas, and M. Stöcker (2013). The Role of Catalysis for the Sustainable  Production of Bio‐Fuels and Bio‐Chemicals. Elsevier, Oxford, UK, 608 pp., (ISBN: 0444563326). .  Tsao C.‐C., J.E. Campbell, M. Mena‐Carrasco, S.N. Spak, G.R. Carmichael, and Y. Chen (2012).  Increased estimates of air‐pollution emissions from Brazilian sugar‐cane ethanol, Nature Climate  Change 2 53–57 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1325), (ISSN: 1758‐678X, 1758‐6798).  Tubiello F.N., A. Rahman, W. Mann, J. Schmidhuber, M. Koleva, and A. Müller (2009). Carbon  financial mechanisms for agriculture and rural development: challenges and opportunities along the  Bali roadmap. An editorial essay, Climatic Change 97 3–21 pp. .      171 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Tubiello F., M. Salvatore, S. Rossi, and A. Ferrara (2012). Analysis of global emissions, carbon  intensity and efficiency of food production, Energia Ambiente e Innovazione Anno 2012 87–93 pp. .  Available at: http://www.enea.it/it/produzione‐scientifica/EAI/anno‐2012/n.‐4‐5‐luglio‐ottobre‐ parte‐I/analysis‐of‐global‐emissions‐carbon‐intensity‐and‐efficiency‐of‐food‐production.  Tubiello F.N., M. Salvatore, S. Rossi, A. Ferrara, N. Fitton, and P. Smith (2013). The FAOSTAT  database of greenhouse gas emissions from agriculture, Environmental Research Letters 8 1–11 pp.  (DOI: 10.1088/1748‐9326/8/1/015009), (ISSN: 1748‐9326).  Turconi R., A. Boldrin, and T. Astrup (2013). Life cycle assessment (LCA) of electricity generation  technologies: Overview, comparability and limitations, Renewable and Sustainable Energy Reviews  28 555–565 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2013.08.013), (ISSN: 1364‐0321).  Turkenburg W.C., D.J. Arent, R. Bertani, A. Faaij, M. Hand, W. Krewitt, E.D. Larson, J. Lund, M.  Mehos, T. Merrigan, C. Mitchell, J.R. Moreira, W. Sinke, V. Sonntag‐O’Brien, B. Thresher, W. van  Sark, E. Usher, and E. Usher (2012). Chapter 11 ‐ Renewable Energy. In: Global Energy Assessment ‐  Toward a Sustainable Future.Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA and  the International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria pp.761–900(ISBN: 9781  10700 5198 HARDBACK 9780 52118 2935 PAPERBACK).  Turner B.L., E.F. Lambin, and A. Reenberg (2007). The emergence of land change science for global  environmental change and sustainability, Proceedings of the National Academy of Sciences 104  20666 –20671 pp. (DOI: 10.1073/pnas.0704119104).  Tyagi L., B. Kumari, and S.N. Singh (2010). Water management — A tool for methane mitigation  from irrigated paddy fields, Science of The Total Environment 408 1085–1090 pp. (DOI:  10.1016/j.scitotenv.2009.09.010), (ISSN: 00489697).  U.S. DOE (2011). Billion‐Ton Update: Biomass Supply for a Bioenergy and Bioproducts Industry. U.S.  Department of Energy, Washington, DC. 235 pp.  U.S. EPA (2006). Global Mitigation of Non‐CO2 Greenhouse Gases (EPA Report 430‐R‐06‐005). .  Available at: http://www.epa.gov/climatechange/economics/international.html.  U.S. EPA (2011). Draft: Global Antropogenic Non‐CO2 Greenhouse Gas Emissions: 1990 ‐ 2030.  Washington, DC. . Available at: internal‐pdf://US‐EPA_NonCO2_Projections_2011_draft‐ 2650857473/US‐EPA_NonCO2_Projections_2011_draft.pdf.  U.S. EPA (2013). U.S. Environmental Protection Agency Global Emissions Database, Global  Emissions . Available at: http://www.epa.gov/climatechange/ghgemissions/global.html.  UNCCD (2011). UNCCD Statement at UNFCCC COP17 SBSTA, Agenda Item Three. 28 November 2011.  United Nations Convention to Combat Desertification, Bonn. 45 pp.  UNDP International Poverty Centre (2006). What Is Poverty? Concept and Measures. United Nations  Development Programme, Brasilia, Brazil. 24 pp. Available at: www.ipc‐ undp.org/pub/IPCPovertyInFocus9.pdf.  UNEP (2009). Assessing Biofuels, Towards Sustainable Production and Use of Resources. United  Nations Environment Programme (UNEP), Division of Technology, Industry and Ecocnomics, Paris,  120 pp.      172 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   UNEP‐WCMC (2011). The UK National Ecosystem Assessment: Technical Report. UK National  Ecosystem Assessment, Cambridge, UK. 6 pp. Available at: http://uknea.unep‐ wcmc.org/Resources/tabid/82/Default.aspx.  UNFCCC United Nations Framework Convention on Climate Change. . Available at:  http://unfccc.int/2860.php.  UNFCCC ‐ CDM CDM: CDM insights ‐ intelligence about the CDM at the end of each month. .  Available at: http://cdm.unfccc.int/Statistics/Public/CDMinsights/index.html.  Ungerer J., L. Tao, M. Davis, M. Ghirardi, P.‐C. Maness, and J. Yu (2012). Sustained photosynthetic  conversion of CO2 to ethylene in recombinant cyanobacterium Synechocystis 6803, Energy &  Environmental Science 5 8998–9006 pp. .  UN‐REDD Programme UN‐REDD Programme. . Available at: http://www.un‐redd.org/.  UN‐REDD Programme ‐‐ Support to Partner Countries UN‐REDD Programme ‐‐ Support to Partner  Countries. . Available at: http://www.un‐redd.org/Partner_Countries/tabid/102663/Default.aspx.  Ürge‐Vorsatz D., N. Eyre, P. Graham, D. Harvey, E. Hertwich, Y. Jiang, and C. Kornevall (2012).  Towards Sustainable Energy End‐Use: Buildings Chapter 10. In: Global Energy Assessment.  Cambridge University Press, Cambridge pp.649–760.  Valente C., R. Spinelli, and B.G. Hillring (2011). LCA of environmental and socio‐economic impacts  related to wood energy production in alpine conditions: Valle di Fiemme (Italy), Journal of Cleaner  Production 19 1931–1938 pp. (DOI: 10.1016/j.jclepro.2011.06.026), (ISSN: 0959‐6526).  VanderZaag A.C., S. Jayasundara, and C. Wagner‐Riddle (2011). Strategies to mitigate nitrous oxide  emissions from land applied manure, Animal Feed Science and Technology 166‐167 464–479 pp.  (DOI: 10.1016/j.anifeedsci.2011.04.034), (ISSN: 0377‐8401).  Van de Velde L., W. Verbeke, M. Popp, J. Buysse, and G. Van Huylenbroeck (2009). Perceived  importance of fuel characteristics and its match with consumer beliefs about biofuels in Belgium,  Energy Policy 37 3183–3193 pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2009.04.022), (ISSN: 0301‐4215).  Venter O., W.F. Laurance, T. Iwamura, K.A. Wilson, R.A. Fuller, and H.P. Possingham (2009).  Harnessing Carbon Payments to Protect Biodiversity, Science 326 1368–1368 pp. (DOI:  10.1126/science.1180289), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Verchot L.V., M. Noordwijk, S. Kandji, T. Tomich, C. Ong, A. Albrecht, J. Mackensen, C. Bantilan,  K.V. Anupama, and C. Palm (2007). Climate change: linking adaptation and mitigation through  agroforestry, Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 12 901–918 pp. (DOI:  10.1007/s11027‐007‐9105‐6), (ISSN: 1381‐2386, 1573‐1596).  Verdonk M., C. Dieperink, and A.P.C. Faaij (2007). Governance of the emerging bio‐energy markets,  Energy Policy 35 3909–3924 pp. .  Vermeulen S.J., B.M. Campbell, and J.S.I. Ingram (2012). Climate Change and Food Systems, Annual  Review of Environment and Resources 37 195–222 pp. (DOI: 10.1146/annurev‐environ‐020411‐ 130608), (ISSN: 1543‐5938, 1545‐2050).      173 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Viana K.R.O., and R. Perez (2013). Survey of sugarcane industry in Minas Gerais, Brazil: Focus on  sustainability, Biomass and Bioenergy 58 149–157 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2013.08.006), (ISSN:  0961‐9534).  Villamor G.B., M. van Noordwijk, Q.B. Le, B. Lusiana, R. Matthews, and P.L.G. Vlek (2011). Diversity  deficits in modelled landscape mosaics, Ecological Informatics 6 73–82 pp. (DOI:  10.1016/j.ecoinf.2010.08.003), (ISSN: 1574‐9541).  Visseren‐Hamakers I.J., C. McDermott, M.J. Vijge, and B. Cashore (2012). Trade‐offs, co‐benefits  and safeguards: current debates on the breadth of REDD+, Current Opinion in Environmental  Sustainability 4 646–653 pp. (DOI: 10.1016/j.cosust.2012.10.005), (ISSN: 1877‐3435).  Vlek C. (2004). Environmental Versus Individual Risk Taking: Perception, Decision, Behavior. In:  Encyclopedia of Applied Psychology. Elsevier, New York pp.825–840(ISBN: 978‐0‐12‐657410‐4).  Vlek C., and G. Keren (1992). Behavioral decision theory and environmental risk management:  Assessment and resolution of four ‘survival’ dilemmas, Acta Psychologica 80 249–278 pp. (DOI:  10.1016/0001‐6918(92)90050‐N), (ISSN: 0001‐6918).  Van Vliet O., M. van den Broek, W. Turkenburg, and A. Faaij (2011a). Combining hybrid cars and  synthetic fuels with electricity generation and carbon capture and storage, Energy Policy 39 248–268  pp. (DOI: 10.1016/j.enpol.2010.09.038), (ISSN: 0301‐4215).  Van Vliet O., A.S. Brouwer, T. Kuramochi, M. van den Broek, and A. Faaij (2011b). Energy use, cost  and CO2 emissions of electric cars, Journal of Power Sources 196 2298–2310 pp. (DOI:  10.1016/j.jpowsour.2010.09.119), (ISSN: 0378‐7753).  Van Vliet O.P., A.P. Faaij, and W.C. Turkenburg (2009). Fischer–Tropsch diesel production in a well‐ to‐wheel perspective: a carbon, energy flow and cost analysis, Energy Conversion and Management  50 855–876 pp. .  Van der Voet E., R.J. Lifset, and L. Luo (2010). Life‐cycle assessment of biofuels, convergence and  divergence, Biofuels 1 435–449 pp. (DOI: 10.4155/bfs.10.19), (ISSN: 1759‐7269, 1759‐7277).  De Vries M., and I.J.M. de Boer (2010). Comparing environmental impacts for livestock products: A  review of life cycle assessments, Livestock Science 128 1–11 pp. (DOI: 10.1016/j.livsci.2009.11.007),  (ISSN: 1871‐1413).  Van Vuuren D.P., J. van Vliet, and E. Stehfest (2009). Future bio‐energy potential under various  natural constraints, Energy Policy 37 4220–4230 pp. (DOI: 16/j.enpol.2009.05.029), (ISSN: 0301‐ 4215).  Waghorn G. (2008). Beneficial and detrimental effects of dietary condensed tannins for sustainable  sheep and goat production–Progress and challenges, Animal Feed Science and Technology 147 116– 139 pp. .  Waghorn G.C., and R.S. Hegarty (2011). Lowering ruminant methane emissions through improved  feed conversion efficiency, Animal Feed Science and Technology 166–167 291–301 pp. (DOI:  10.1016/j.anifeedsci.2011.04.019), (ISSN: 0377‐8401).  Walter A., P. Dolzan, O. Quilodrán, J.G. de Oliveira, C. da Silva, F. Piacente, and A. Segerstedt  (2011). Sustainability assessment of bio‐ethanol production in Brazil considering land use change,      174 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   GHG emissions and socio‐economic aspects, Energy Policy 39 5703–5716 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2010.07.043), (ISSN: 0301‐4215).  Wang M.Q., J. Han, Z. Haq, W.E. Tyner, M. Wu, and A. Elgowainy (2011a). Energy and greenhouse  gas emission effects of corn and cellulosic ethanol with technology improvements and land use  changes, Biomass and Bioenergy 35 1885–1896 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2011.01.028), (ISSN:  0961‐9534).  Wang M., H. Huo, and S. Arora (2011b). Methods of dealing with co‐products of biofuels in life‐cycle  analysis and consequent results within the U.S. context, Energy Policy 39 5726–5736 pp. (DOI:  10.1016/j.enpol.2010.03.052), (ISSN: 0301‐4215).  Wang L., J. Littlewood, and R.J. Murphy (2013a). Environmental sustainability of bioethanol  production from wheat straw in the UK, Renewable and Sustainable Energy Reviews 28 715–725 pp.  (DOI: 10.1016/j.rser.2013.08.031), (ISSN: 1364‐0321).  Wang X., O.R. Masera, K. Troncoso, M.X. Rivera, and J. Franco (2013b). What Have We Learned  about Household Biomass Cooking in Central America? The World Bank. 1–134 pp. Available at:  http://documents.worldbank.org/curated/en/2013/01/17524967/learned‐household‐biomass‐ cooking‐central‐america.  Wang Y., P. Yu, K.‐H. Feger, X. Wei, G. Sun, M. Bonell, W. Xiong, S. Zhang, and L. Xu (2011c). Annual  runoff and evapotranspiration of forestlands and non‐forestlands in selected basins of the Loess  Plateau of China, Ecohydrology 4 277–287 pp. (DOI: 10.1002/eco.215), (ISSN: 19360584).  Warner E., Y. Zhang, D. Inman, and G. Heath (2013). Challenges in the estimation of greenhouse gas  emissions from biofuel‐induced global land‐use change, Biofuels, Bioproducts and Biorefining n/a– n/a pp. (DOI: 10.1002/bbb.1434), (ISSN: 1932‐1031).  WBGU (2009). Future Bioenergy and Sustainable Land Use. Earthscan, London, 393 pp.  WBGU (2011). Welt Im Wandel. Gesellschaftsvertrag Für Eine Große Transformation.  Wissenschaftlicher Beirat Globale Umweltveränderungen (WBGU), Berlin, 421 pp., (ISBN: 978‐3‐ 936191‐46‐2). .  Van der Werf G.R., J.T. Randerson, L. Giglio, G.J. Collatz, P.S. Kasibhatla, A.F. Arellano Jr, and  others (2006). Interannual variability of global biomass burning emissions from 1997 to 2004,  Atmospheric Chemistry and Physics Discussions 6 3175–3226 pp. . Available at: http://hal.archives‐ ouvertes.fr/hal‐00301203/.  Van der Werf G.R., J.T. Randerson, L. Giglio, G.J. Collatz, M. Mu, P.S. Kasibhatla, D.C. Morton, R.S.  DeFries, Y. Jin, and T.T. van Leeuwen (2010). Global fire emissions and the contribution of  deforestation, savanna, forest, agricultural, and peat fires (1997‐2009), Atmospheric Chemistry and  Physics 10 11707–11735 pp. (DOI: 10.5194/acp‐10‐11707‐2010), (ISSN: 1680‐7316).  Werner F., R. Taverna, P. Hofer, E. Thürig, and E. Kaufmann (2010). National and global greenhouse  gas dynamics of different forest management and wood use scenarios: a model‐based assessment,  Environmental Science & Policy 13 72–85 pp. (DOI: 10.1016/j.envsci.2009.10.004), (ISSN: 1462‐9011).  West P.C., H.K. Gibbs, C. Monfreda, J. Wagner, C.C. Barford, S.R. Carpenter, and J.A. Foley (2010a).  Trading carbon for food: Global comparison of carbon stocks vs. crop yields on agricultural land,  Proceedings of the National Academy of Sciences 107 19645–19648 pp. (DOI:  10.1073/pnas.1011078107), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).      175 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   West P.C., G.T. Narisma, C.C. Barford, C.J. Kucharik, and J.A. Foley (2010b). An alternative approach  for quantifying climate regulation by ecosystems, Frontiers in Ecology and the Environment 9 126– 133 pp. .  Whitaker J., K.E. Ludley, R. Rowe, G. Taylor, and D.C. Howard (2010). Sources of variability in  greenhouse gas and energy balances for biofuel production: a systematic review, GCB Bioenergy 2  99–112 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2010.01047.x), (ISSN: 1757‐1707).  Whitehead P., P. Purdon, J. Russel‐Smith, P.M. Cooke, and S. Sutton (2008). The management of  climate change through prescribed Savanna burning: Emerging contributions of indigenous people in  Northern Australia, Public Administration and Development Special Issue: Symposium on Climate  Change, Governance and Environmental Services 28 374–385 pp. .  Whittaker C., N. Mortimer, R. Murphy, and R. Matthews (2011). Energy and greenhouse gas  balance of the use of forest residues for bioenergy production in the UK, Biomass and Bioenergy 35  4581–4594 pp. (DOI: 10.1016/j.biombioe.2011.07.001), (ISSN: 0961‐9534).  Wicke B., V. Dornburg, M. Junginger, and A. Faaij (2008). Different palm oil production systems for  energy purposes and their greenhouse gas implications, Biomass and Bioenergy 32 1322–1337 pp. .  Wicke B., R. Sikkema, V. Dornburg, and A. Faaij (2011a). Exploring land use changes and the role of  palm oil production in Indonesia and Malaysia, Land Use Policy 28 193–206 pp. (DOI:  10.1016/j.landusepol.2010.06.001), (ISSN: 0264‐8377).  Wicke B., E.M.W. Smeets, R. Akanda, L. Stille, R.K. Singh, A.R. Awan, K. Mahmood, and A.P.C. Faaij  (2013). Biomass production in agroforestry and forestry systems on salt‐affected soils in South Asia:  Exploration of the GHG balance and economic performance of three case studies, Journal of  Environmental Management 127 324–334 pp. (DOI: 10.1016/j.jenvman.2013.05.060), (ISSN: 0301‐ 4797).  Wicke B., E. Smeets, V. Dornburg, B. Vashev, T. Gaiser, W. Turkenburg, and A. Faaij (2011b). The  global technical and economic potential of bioenergy from salt‐affected soils, Energy &  Environmental Science 4 2669–2681 pp. .  Wicke B., E. Smeets, A. Tabeau, J. Hilbert, and A. Faaij (2009). Macroeconomic impacts of bioenergy  production on surplus agricultural land—A case study of Argentina, Renewable and Sustainable  Energy Reviews 13 2463–2473 pp. (DOI: 16/j.rser.2009.05.010), (ISSN: 1364‐0321).  Wicke B., E. Smeets, H. Watson, and A. Faaij (2011c). The current bioenergy production potential of  semi‐arid and arid regions in sub‐Saharan Africa, Biomass and Bioenergy 35 2773–2786 pp. (DOI:  10.1016/j.biombioe.2011.03.010), (ISSN: 0961‐9534).  Wicke B., P. Verweij, H. van Meijl, D.P. van Vuuren, and A.P. Faaij (2012). Indirect land use change:  review of existing models and strategies for mitigation, Biofuels 3 87–100 pp. (DOI:  10.4155/bfs.11.154), (ISSN: 1759‐7269, 1759‐7277).  Wilkinson J., and S. Herrera (2010). Biofuels in Brazil: debates and impacts, Journal of Peasant  Studies 37 749–768 pp. .  Williams J., and P.J. Crutzen (2010). Nitrous oxide from aquaculture, Nature Geoscience 3 143–143  pp. . Available at: http://www.nature.com/ngeo/journal/vaop/ncurrent/full/ngeo804.html.      176 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Williams R.H., G. Liu, T.G. Kreutz, and E.D. Larson (2011). Coal and Biomass to Fuels and Power,  Annual Review of Chemical and Biomolecular Engineering 2 529–553 pp. . Available at:  http://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev‐chembioeng‐061010‐114126.  Wilson T.O., F.M. McNeal, S. Spatari, D. G. Abler, and P.R. Adler (2011). Densified biomass can cost‐ effectively mitigate greenhouse gas emissions and address energy security in thermal applications,  Environmental Science & Technology 46 1270–1277 pp. (DOI: 10.1021/es202752b), (ISSN: 0013‐ 936X).  Wirsenius S. (2003). Efficiencies and biomass appropriation of food commodities on global and  regional levels, Agricultural Systems 77 219–255 pp. (DOI: 10.1016/S0308‐521X(02)00188‐9), (ISSN:  0308‐521X).  Wirsenius S., F. Hedenus, and K. Mohlin (2011). Greenhouse gas taxes on animal food products:  rationale, tax scheme and climate mitigation effects, Climatic Change 108 159–184 pp. (DOI:  10.1007/s10584‐010‐9971‐x), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Wise M., K. Calvin, A. Thomson, L. Clarke, B. Bond‐Lamberty, R. Sands, S.J. Smith, A. Janetos, and J.  Edmonds (2009). Implications of Limiting CO2 Concentrations for Land Use and Energy, Science 324  1183–1186 pp. (DOI: 10.1126/science.1168475), (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Wiskerke W.T., V. Dornburg, C.D.K. Rubanza, R.E. Malimbwi, and A.P.C. Faaij (2010). Cost/benefit  analysis of biomass energy supply options for rural smallholders in the semi‐arid eastern part of  Shinyanga Region in Tanzania, Renewable and Sustainable Energy Reviews 14 148–165 pp. (DOI:  10.1016/j.rser.2009.06.001), (ISSN: 1364‐0321).  De Wit M., M. Junginger, and A. Faaij (2013). Learning in dedicated wood production systems: Past  trends, future outlook and implications for bioenergy, Renewable and Sustainable Energy Reviews 19  417–432 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2012.10.038), (ISSN: 1364‐0321).  De Wit M., M. Londo, and A. Faaij (2011). Productivity developments in European agriculture:  Relations to and opportunities for biomass production, Renewable and Sustainable Energy Reviews  15 2397–2412 pp. (DOI: 16/j.rser.2011.02.022), (ISSN: 1364‐0321).  Witt G.B., R.A. Harrington, and M.J. Page (2009). Is ‘vegetation thickening’ occurring in  Queensland’s mulga lands – a 50‐year aerial photographic analysis, Australian Journal of Botany 57  572–582 pp. . Available at: http://dx.doi.org/10.1071/BT08217.  Wollenberg, E., Nihart, A., Tapio‐Bistrom, M‐L., Grieg‐Gran, and M. (2012). Climate Change  Mitigation and Agriculture. Earthscan, London, UK, 419 pp.  Woods J., A. Williams, J.K. Hughes, M. Black, and R. Murphy (2010). Energy and the food system,  Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 365 2991 –3006 pp. (DOI:  10.1098/rstb.2010.0172).  Woods, M.C., and et al. (2007). Cost and Performance Baseline for Fossil Energy Plants:  Volume 1:   Bituminous Coal and Natural Gas to Electricity. National Energy Technology Laboratory (NETL),  Department of Energy (DOE), Washington, D. C., USA. 626 pp.  Woolf D., J.E. Amonette, F.A. Street‐Perrott, J. Lehmann, and S. Joseph (2010). Sustainable biochar  to mitigate global climate change, Nature Communications 1 1–9 pp. (DOI: 10.1038/ncomms1053),  (ISSN: 2041‐1723).      177 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Wright A.‐D.G., and A.V. Klieve (2011). Does the complexity of the rumen microbial ecology  preclude methane   mitigation?, Animal Feed Science and Technology 166‐67 248–253 pp. (DOI:  10.1016/j.anifeedsci.2011.04.015), (ISSN: 0377‐8401).  Wu C., and L. Lin (2009). Guest editorial, Biotechnology Advances 27 541 pp. (DOI:  10.1016/j.biotechadv.2009.04.018), (ISSN: 0734‐9750).  Wünscher T., and S. Engel (2012). International payments for biodiversity services: Review and  evaluation of conservation targeting approaches, Biological Conservation 152 222–230 pp. (DOI:  10.1016/j.biocon.2012.04.003), (ISSN: 0006‐3207).  Ximenes F. de A., B.H. George, A. Cowie, J. Williams, and G. Kelly (2012). Greenhouse Gas Balance  of Native Forests in New South Wales, Australia, Forests 3 653–683 pp. (DOI: 10.3390/f3030653).  Ximenes F.A., and T. Grant (2013). Quantifying the greenhouse benefits of the use of wood products  in two popular house designs in Sydney, Australia, The International Journal of Life Cycle Assessment  18 891–908 pp. (DOI: 10.1007/s11367‐012‐0533‐5), (ISSN: 0948‐3349, 1614‐7502).  Yagi K., H. Tsuruta, and K. Minami (1997). Possible options for mitigating methane emission from  rice cultivation, Nutrient Cycling in Agroecosystems 49 213–220 pp. . Available at:  http://link.springer.com/article/10.1023/A:1009743909716.  Yan X., H. Akiyama, K. Yagi, and H. Akimoto (2009). Global estimations of the inventory and  mitigation potential of methane emissions from rice cultivation conducted using the 2006  Intergovernmental Panel on Climate Change Guidelines, Global Biogeochemical Cycles 23 3–25 pp.  (DOI: 10.1029/2008GB003299).  Yan T., C.S. Mayne, F.G. Gordon, M.G. Porter, R.E. Agnew, D.C. Patterson, C.P. Ferris, and D.J.  Kilpatrick (2010). Mitigation of enteric methane emissions through improving efficiency of   energy  utilization and productivity in lactating dairy cows, Journal of Dairy Science 93 2630–2638 pp. (DOI:  10.3168/jds.2009‐2929), (ISSN: 0022‐0302).  Yang Y., J. Bae, J. Kim, and S. Suh (2012). Replacing Gasoline with Corn Ethanol Results in Significant  Environmental Problem‐Shifting, Environmental Science and Technology 46 3671–3678 pp. (DOI:  10.1021/es203641p), (ISSN: 0013‐936X).  Yao Z., Z. Zhou, X. Zheng, B. Xie, B. Mei, R. Wang, K. Butterbach‐Bahl, and J. Zhu (2010). Effects of  organic matter incorporation on nitrous oxide emissions from rice‐wheat rotation ecosystems in  China, Plant and Soil 327 315–330 pp. (DOI: 10.1007/s11104‐009‐0056‐4), (ISSN: 0032‐079X, 1573‐ 5036).  Yoon J.M., L. Zhao, and J.V. Shanks (2013). Metabolic Engineering with Plants for a Sustainable  Biobased Economy, Annual Review of Chemical and Biomolecular Engineering 4 211–237 pp. .  Available at: http://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev‐chembioeng‐061312‐103320.  Yu P., Y. Wang, A. Du, W. Guan, K.‐H. Feger, K. Schwärzel, M. Bonell, W. Xiong, and S. Pan (2013).  The effect of site conditions on flow after forestation in a dryland region of China, Agricultural and  Forest Meteorology 178‐179 66–74 pp. (DOI: 10.1016/j.agrformet.2013.02.007), (ISSN: 01681923).  Zaehle S., P. Ciais, A.D. Friend, and V. Prieur (2011). Carbon benefits of anthropogenic reactive  nitrogen offset by nitrous oxide emissions, Nature Geoscience 4 601–605 pp. (DOI:  10.1038/ngeo1207), (ISSN: 1752‐0894).      178 of 179       Final Draft   Chapter 11  IPCC WGIII AR5   Zaks D.P.M., C.C. Barford, N. Ramankutty, and J.A. Foley (2009). Producer and consumer  responsibility for greenhouse gas emissions from agricultural production—a perspective from the  Brazilian Amazon, Environmental Research Letters 4 1–13 pp. (DOI: 10.1088/1748‐ 9326/4/4/044010), (ISSN: 1748‐9326).  Zanchi G., N. Pena, and N. Bird (2012). Is woody bioenergy carbon neutral? A comparative  assessment of emissions from consumption of woody bioenergy and fossil fuel, GCB Bioenergy 4  761–772 pp. (DOI: 10.1111/j.1757‐1707.2011.01149.x), (ISSN: 1757‐1707).  Zhang Y., Y. Yu, T. Li, and B. Zou (2011). Analyzing Chinese consumers’ perception for biofuels  implementation: The private vehicles owner’s investigating in Nanjing, Renewable and Sustainable  Energy Reviews 15 2299–2309 pp. (DOI: 10.1016/j.rser.2011.02.004), (ISSN: 1364‐0321).  Zhao M., and S.W. Running (2010). Drought‐Induced Reduction in Global Terrestrial Net Primary  Production from 2000 Through 2009, Science 329 940–943 pp. (DOI: 10.1126/science.1192666),  (ISSN: 0036‐8075, 1095‐9203).  Zhao W.Z., H.L. Xiao, Z.M. Liu, and J. Li (2005). Soil degradation and restoration as affected by land  use change in the semiarid Bashang area, northern China, CATENA 59 173–186 pp. (DOI:  10.1016/j.catena.2004.06.004), (ISSN: 03418162).  Van Zijderveld S.M., W.J.J. Gerrits, J.A. Apajalahti, J.R. Newbold, J. Dijkstra, R.A. Leng, and H.B.  Perdok (2010). Nitrate and sulfate: Effective alternative hydrogen sinks for mitigation of ruminal  methane production in sheep, Journal of Dairy Science 93 5856–5866 pp. (DOI: DOI:  10.3168/jds.2010‐3281), (ISSN: 0022‐0302).  Zimmerman A.R., B. Gao, and M.‐Y. Ahn (2011). Positive and negative carbon mineralization  priming effects among a variety of biochar‐amended soils, Soil Biology and Biochemistry 43 1169– 1179 pp. (DOI: 10.1016/j.soilbio.2011.02.005), (ISSN: 0038‐0717).  Ziv G., E. Baran, S. Nam, I. Rodríguez‐Iturbe, and S.A. Levin (2012). Trading‐off fish biodiversity,  food security, and hydropower in the Mekong River Basin, Proceedings of the National Academy of  Sciences 109 5609–5614 pp. (DOI: 10.1073/pnas.1201423109), (ISSN: 0027‐8424, 1091‐6490).  Zomer R.J., A. Trabucco, D.A. Bossio, and L.V. Verchot (2008). Climate change mitigation: A spatial  analysis of global land suitability for clean development mechanism afforestation and reforestation,  Agriculture, Ecosystems & Environment 126 67–80 pp. (DOI: 10.1016/j.agee.2008.01.014), (ISSN:  0167‐8809).  Van Zwieten L., S.W.L. Kimber, S.G. Morris, B.P. Singh, P.R. Grace, C. Scheer, J. Rust, A.E. Downie,  and A.L. Cowie (2013). Pyrolysing poultry litter reduces N2O and CO2 fluxes, Science of The Total  Environment 465 279–287 pp. (DOI: 10.1016/j.scitotenv.2013.02.054), (ISSN: 00489697).        179 of 179