Mencari alasan mendasar apa,  mengapa dan bagaimana peri laku pohon mungkin menjadi obsesi bagi para peneliti hutan. Dan bagi teman-teman yang sama-sama memiliki obsesi ini – kesamaan kami lainnya adalah soal akurasi. Jadi mengapa sulit diwujudkan?

Akurasi merupakan hal mendasar jika kita ingin secara tepat memahami detail terkait bagaimana hutan, dan besarnya simpanan karbon, berperilaku dalam berbagai keadaan. Akurasi juga menjadi vital di luar lingkup penelitian, misalnya mulai dari pembayaran hingga kepemilikan hutan, serta hal terkait berapa besar karbon tersimpan seiring waktu.

Namun, seberapa besar pun perhatian diberikan dalam upaya pengukuran pohon, tetap ada tantangan dalam mengelola data untuk membuat analisis akurat terkait produksi dan kehilangan biomassa hutan. Dalam artikel terbaru, rekan saya Profesor Takashi Kohyama, Dr Tetsuo Kohyama dan saya sendiri berbagi, memaparkan dan mengilustrasikan bagaimana estimasi itu dapat ditingkatkan.

Pengukuran akurat bagaimana hutan berubah memang menyita waktu dan perhatian. Umumnya, cara paling presisi menganalisis perubahan hutan seiring waktu adalah dengan mengukur sejumlah besar individu pohon dan menunggu setahun atau lebih untuk diukur dan diukur lagi – dan dengan ini pengetahuan ilmiah detail mengenai perubahan hutan dilakukan. Namun pengukuran pohon tidak sama dengan pengukuran biomassa, dan terdapat banyak perhitungan dan asumsi yang menggunakan berbagai data tersebut untuk estimasi perubahan biomassa.

Salah satu tantangan spesifiknya adalah, pada observasi terselang waktu, kita harus mengambil kesimpulan apa yang terjadi di antara waktu observasi. Ini analoginya. Bayangkan jika kita ingin mengetahui rata-rata jumah siswa di sebuah kelas selama delapan jam sehari dan harus memeriksa dua kelas berbeda: kita akan lihat siswa sebagian sama dan kadang berbeda. Kita ingin tahu apa yang terjadi, ketika kita tidak melihat langsung—apa yang terjadi, misalnya saat istirahat makan siang? Ketidakpastian serupa muncul saat kita menghitung dan mengukur pohon—mereka tentu tidak makan siang (tapi benarkah begitu?), kita tidak tahu secara tepat apa yang terjadi pada selang waktu di antara pengukuran kita—dan ketidakpastian ini meningkat seiring dengan makin panjangnya jeda waktu pengukuran.

Ketidaktahuan itu memiliki konsekuensi. Memang, hingga saat ini tidak ada cara yang disepakati dan cukup sederhana untuk membandingkan perubahan hutan yang katakanlah dicatat dalam dua tahun dengan yang sepuluh tahun. Hingga saat ini, beragam penetapan yang masih gamang digunakan dan diterapkan. Hal ini menciptakan ketidakpastian atas interpretasi: ketika nilainya berbeda, kita tidak bisa yakin sejauh mana perbedaan ini mencerminkan hutan atau metodenya..

Dalam artikel kami, dipaparkan contoh dari empat hutan (di Indonesia dan Jepang) untuk mengilustrasikan peningkatan akurasi dengan menggunakan pendekatan-pendekatan tersebut. Contoh kami menunjukkan bahwa perbedaan penggunaan metode standar dengan metode kami, umumnya antara satu dan tujuh persen dalam periode lima tahun – dengan perbedaan terbesar muncul dalam data hutan Sumatra, yang tampaknya disebabkan oleh sangat beragamnya spesies dan perilakunya.

Apakah tingkat kesalahan ini penting? Tujuh persen tidak terdengar besar—tapi ingat bahwa kami hanya memantau empat lokasi dalam jangka waktu singkat. Secara teoritis tingkat kesalahan lebih tinggi mungkin terjadi: khususnya dalam periode lebih panjang dan ketika hutan sangat beragam atau ketika vegetasi berubah. Bagi peneliti yang sangat teliti, dan ingin menemukan bagaimana hutan berubah seakurat mungkin, tingkat kesalahan satu persen akan menjadi pertimbang—dan dihindari. Bayangkan pula, jika kita pemilik hutan yang ingin dibayar atau pembeli yang ingin tahu apa yang dibeli—tujuh persen menjadi satu hal yang tidak lantas bisa diabaikan. Idealnya, semua penelitian dan sistem pembayaran akan sepakat pada cara terbaik melakukan kalkulasi, untuk menghindari kebingungan dan konflik. Idealnya setiap metode perhitungan harus akurat, reliabel, dan se-konsisten mungkin. Pendekatan kami tampak menjadi klaim terbaik untuk standar tersebut, dan juga memberikan solusi.

Kami mengembangkannya dari pendekatan-pendekatan sebelumnya dan secara teliti memeriksa tantangan dan memaparkan teori dan perhitungan yang mendasari penyempurnaan pendekatan estimasinya. Metode yang telah disempurnakan ini akan sangat berharga ketika akurasi menjadi penting. Ketika ada kebutuhan untuk membandingkan penelitian dalam durasi berbeda. Ketika hutan menghadirkan pertanyaan mengenai laju pertumbuhan pohon berbeda saat pergantian populasi, dan ketika komposisi berubah.

Kami juga menyediakan persamaan dan kode untuk digunakan dalam perangkat lunak bebas angka ‘R’ agar memungkinkan peneliti lain menerapkan metode ini. Dengan makin pentingnya peran hutan dalam menyerap karbon dari atmosfer – kami tahu akan banyak pihak menyambut peningkatan akurasi dalam asesmen peran hutan tersebut. Setidaknya sebagian masalah pengukuran yang dihadapi para peneliti hutan telah terjawab.

Penyempurnaan akurasi akan mendorong analisis lebih dalam, dan tentu saja, ilmu pengetahuan lebih baik. Dan pada rekan-rekan yang memiliki obsesi serupa—silahkan gunakan pendekatan yang telah disempurnakan ini… mengembangkannya… mengisinya dengan data Anda sendiri…

Toh pada akhirnya, kita tidak bisa mengalahkan keganasan perubahan iklim tanpa bekerja bersama.