Judul: Quantification Model of Greenhouse Gas (GHG) Emissions due to Forest Degradation
Abstrak: Isu-isu yang terkait dengan penilaian dan pemantauan degradasi hutan dalam hubungannya dengan perubahan stok karbon telah menjadi subyek perdebatan internasional pada berbagai agenda politik dan teknis. Definisi, data dan teknik masih menjadi sumber ketidak pastian. Degradasi hutan tidak hanya terjadi pada hutan primer tetapi juga terjadi pada hutan sekunder. Hutan sekunder menjadi komponen yang semakin penting dalam suatu bentang alam karena sifatnya yang tumbuh cepat dan memiliki area yang cukup luas. Perkiraan stok karbon hutan setelah gangguan menjadi semakin penting, karena hutan yang terdegradasi ini merupakan komponen kunci dalam aksi mitigasi perubahan iklim. Oleh karena itu diperlukan pemahaman yang komprehensif dengan pendekatan yang robust untuk membangun model kuantifikasi emisi GRK akibat degradasi hutan sehingga dihasilkan data dan informasi yang akurat dan bermanfaat untuk pelaporan ke UNFCCC. Hal yang lebih penting bagi perwujudan komitmen Pemerintah Indonesia dalam berkontribusi terhadap penurunan emisi GRK khususnya dari sektor kehutanan adalah bagaimana melakukan aksi mitigasi melalui skema REDD+ dan mendapatkan nilai tambah ekonomi untuk peningkatan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model kuantifikasi emisi GRK dari degradasi hutan dengan cara : (1) mengembangkan metode deteksi degradasi hutan dan klasifikasi degradasi hutan yang sesuai dengan karakteristik hutan dan gangguan di Indonesia, serta menganalisis dinamika perubahan luas degradasi hutan, (2) menganalisis dinamika tegakan setelah terjadinya degradasi hutan, (3) merancang model kuantifikasi emisi GRK pada degradasi hutan yang mengintegrasikan data spasial dan dinamika tegakan dengan mempertimbangkan aliran karbon, (4) merumuskan aktor dan peran aktor sebagai bagian strategi pemanfaatan aksi mitigasi emisi yang dihasilkan dari degradasi hutan pada hutan sekunder. Kebaruan dalam penelitian ini mencakup metodologi, substansi penelitian dan output dari pendekatan yang dilakukan. Dalam lingkup metodologi adalah pengembangan metode deteksi degradasi hutan menggunakan perubahan biomassa dan kerapatan tajuk, metode kuantifikasi emisi GRK pada degradasi hutan dengan pendekatan komprehensif yang sesuai dengan karakteristik gangguan dan tipe hutan di Indonesia melalui integrasi data spasial dan dinamika biomassa tegakan. Secara substansi pengembangan model pemantauan emisi GRK pada degradasi hutan secara komprehensif dengan mempertimbangkan aliran karbon pada semua pool karbon. Output dari pendekatan yang dilakukan telah menghasilkan peta kerapatan tajuk, peta biomassa dan kuantifikasi emisi akibat degradasi hutan di wilayah Ibu Kota Negara Nusantara (IKN) dan wilayah Kabupaten/Kota sekitarnya. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli 2020 hingga Juni 2022 dengan metode kuantitatif dan kualitatif. Metode analisis spasial dan tabular yang diterapkan untuk menjawab tujuan penelitian. Hasil penelitian tujuan (1), mengungkapkan bahwa Peta biomassa dan kerapatan tajuk dapat digunakan untuk memantau degaradasi hutan yang terjadi. Peta biomassa yang dihasilkan dari LiDAR mempunyai tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan penggunaan citra lainnya, meskidemikian mempunyai keterbatasan untuk diaplikasikan dalam skala yang luas. Peta kerapatan tajuk menjadi opsi yang paling memungkinkan untuk digunakan dalam mendetailkan tingkat degradasi yang terjadi sehingga dapat meningkatkan akurasi dugaan emisi yang dihasilkan dari degradasi hutan; tujuan (1) juga mengungkapkan secara konsisten pada tahun 2015 dan 2020, pada area berpenutupan hutan didominasi kerapatan tajuk hutan yang lebat (>60%). Kawasan hutan di IKN dan sekitarnya mengalami penurunan kerapatan tajuk hutan akibat penebangan. Sebaliknya, beberapa area mengalami peningkatan kerapatan tajuk hutan yang merepresentasikan pertumbuhan hutan yang terganggu; tujuan (2), mengungkapkan Hutan primer merupakan penyimpan karbon terbesar
Keyword: biomassa, carbon stock, emisi GRK, degradasi hutan, penginderaan jauh