Чтобы предсказать будущие глобальные тенденции развития лесов, ученые использовали данные о глобальном землепользовании за несколько столетий, полученные от Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций и других источников. Они включили эти данные в свою математическую модель, предназначенную для определения того, как изменения в землепользовании, включая обезлесение и лесовозобновление, определяются тремя ключевыми факторами: урожайностью сельскохозяйственных культур, потреблением продуктов питания на душу населения и изменениями мирового населения с течением времени.Основываясь на исторических тенденциях, которые показывают, что рост потребления продуктов питания опережает рост урожайности сельскохозяйственных культур, прогнозируется дальнейшее сокращение лесного покрова примерно на 10%, стабилизировавшись на уровне примерно 22% в течение следующего столетия.
Если новые технологические достижения не повысят урожайность или не будут внедрены стратегии по сокращению потребления продуктов питания, переход к глобальному лесовосстановлению останется маловероятным. Согласно альтернативному сценарию, когда производство и потребление продуктов питания стабилизируются, лесовозобновление может увеличить глобальный лесной покров примерно до 35%, если это произойдет в течение следующих 70 лет. Кроме того, исследователи обнаружили, что краткосрочные тенденции в лесовозобновлении, обезлесении и заброшенных сельскохозяйственных землях могут играть роль в понимании долгосрочных тенденций в отношении лесов.Результаты показывают, что равные усилия следует направить на поиск способов повышения урожайности сельского хозяйства, распространения этих технологий в развивающихся странах и снижения потребления на душу населения, тем самым снижая нагрузку на землепользование.
Ананд уточняет: «Новым здесь является предоставление набора количественных указаний (выходных данных математической модели), которые точно демонстрируют, насколько повышение урожайности сельскохозяйственных культур или снижение потребления повлияет на динамику лесного покрова во времени. Не каждый результат можно было предсказать. прежде, чем у нас была эта модель, особенно в случае «ложного перехода леса» ».