本文分析了几个关键参数的不确定性对森林碳汇边际成本的影响。这些参数包括土地供应弹性，它决定着土地从农业向森林的转换，反之亦然;森林生物量产量函数参数;森林碳密度函数参数;以及无法进入土地的成本函数参数。因此使用蒙特卡罗技术来无概率地转换全球森林模型(例如，Sohngen & Mendelsohn, 2003;通过拉丁超立方体抽样，得到一个合适的概率模型。在本文中，我们仅对上述两个参数的概率分布进行了分析。具体来说，这些是森林生物量产量函数和土地供给弹性的参数。重要性指数和最小二乘线性化被用来确定输入参数对模型结果的相对贡献。在参数间存在协变的情况下，一次模拟运行500个模型。蒙特卡洛模拟表明,大多数发达国家的森林面积的不确定性与不确定性在生物质函数的参数在发展中国家,森林砍伐是更重要的(例如,巴西),仿真显示,土地供应弹性参数对碳供应产生最重要的影响。这些结果也许并不太令人惊讶，但它们确实表明，需要对巴西等地区的土地供应弹性进行实证估计，在这些地区，目前的文献中还没有这样的估计。结果还提供了可用于估计碳封存成本函数的不确定区间的信息。