Effect of land‐use and land‐cover change on mangrove blue carbon: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Mangroves shift from carbon sinks to sources when affected by anthropogenic land-use and land-cover change (LULCC). Yet, the magnitude and temporal scale of these impacts are largely unknown. We undertook a systematic review to examine the influence of LULCC on mangrove carbon stocks and soil greenhouse gas (GHG) effluxes. A search of 478 data points from the peer-reviewed literature revealed a substantial reduction of biomass (82% ± 35%) and soil (54% ± 13%) carbon stocks due to LULCC. The relative loss depended on LULCC type, time since LULCC and geographical and climatic conditions of sites. We also observed that the loss of soil carbon stocks was linked to the decreased soil carbon content and increased soil bulk density over the first 100 cm depth. We found no significant effect of LULCC on soil GHG effluxes. Regeneration efforts (i.e. restoration, rehabilitation and afforestation) led to biomass recovery after ~40 years. However, we found no clear patterns of mangrove soil carbon stock re-establishment following biomass recovery. Our findings suggest that regeneration may help restore carbon stocks back to pre-disturbed levels over decadal to century time scales only, with a faster rate for biomass recovery than for soil carbon stocks. Therefore, improved mangrove ecosystem management by preventing further LULCC and promoting rehabilitation is fundamental for effective climate change mitigation policy.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».