Projecting global mariculture diversity under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have focused on changes in the geographical distribution of terrestrial biomes and species targeted by marine capture fisheries due to climate change impacts. Given mariculture's substantial contribution to global seafood production and its growing significance in recent decades, it is essential to evaluate the effects of climate change on mariculture and their socio-economic consequences. Here, we projected climate change impacts on the marine aquaculture diversity for 85 of the currently most commonly farmed fish and invertebrate species in the world's coastal and/or open ocean areas. Results of ensemble projections from three Earth system models and three species distribution models show that climate change may lead to a substantial redistribution of mariculture species richness potential, with an average of 10%-40% decline in the number of species being potentially suitable to be farmed in tropical to subtropical regions. In contrast, mariculture species richness potential is projected to increase by about 40% at higher latitudes under the 'no mitigation policy' scenario (RCP 8.5) by the mid-21st century. In Exclusive Economic Zones where mariculture is currently undertaken, we projected an average future decline of 1.3% and 5% in mariculture species richness potential under RCP 2.6 ('strong mitigation') and RCP 8.5 scenarios, respectively, by the 2050s relative to the 2000s. Our findings highlight the opportunities and challenges for climate adaptation in the mariculture sector through the redistribution of farmed species and expansion of mariculture locations. Our results can help inform adaptation planning and governance mechanisms to minimize local environmental impacts and potential conflicts with other marine and coastal sectors in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».