Climate change impacts on marine biodiversity, fisheries and society in the Arabian Gulf
Notice bibliographique
Résumé
Climate change-reflected in significant environmental changes such as warming, sea level rise, shifts in salinity, oxygen and other ocean conditions-is expected to impact marine organisms and associated fisheries. This study provides an assessment of the potential impacts on, and the vulnerability of, marine biodiversity and fisheries catches in the Arabian Gulf under climate change. To this end, using three separate niche modelling approaches under a 'business-as-usual' climate change scenario, we projected the future habitat suitability of the Arabian Gulf (also known as the Persian Gulf) for 55 expert-identified priority species, including charismatic and non-fish species. Second, we conducted a vulnerability assessment of national economies to climate change impacts on fisheries. The modelling outputs suggested a high rate of local extinction (up to 35% of initial species richness) by 2090 relative to 2010. Spatially, projected local extinctions are highest in the southwestern part of the Gulf, off the coast of Saudi Arabia, Qatar and the United Arab Emirates (UAE). While the projected patterns provided useful indicators of potential climate change impacts on the region's diversity, the magnitude of changes in habitat suitability are more uncertain. Fisheries-specific results suggested reduced future catch potential for several countries on the western side of the Gulf, with projections differing only slightly among models. Qatar and the UAE were particularly affected, with more than a 26% drop in future fish catch potential. Integrating changes in catch potential with socio-economic indicators suggested the fisheries of Bahrain and Iran may be most vulnerable to climate change. We discuss limitations of the indicators and the methods used, as well as the implications of our overall findings for conservation and fisheries management policies in the region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».