Limited biomass recovery from gold mining in Amazonian forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gold mining has rapidly increased across the Amazon Basin in recent years, especially in the Guiana shield, where it is responsible for >90% of total deforestation. However, the ability of forests to recover from gold mining activities remains largely unquantified. Forest inventory plots were installed on recently abandoned mines in two major mining regions in Guyana, and re‐censused 18 months later, to provide the first ground‐based quantification of gold mining impacts on Amazon forest biomass recovery. We found that woody biomass recovery rates on abandoned mining pits and tailing ponds are among the lowest ever recorded for tropical forests, with close to no woody biomass recovery after 3–4 years. On the overburden sites (i.e. areas not mined but where excavated soil is deposited), however, above‐ground biomass recovery rates (0.4–5.4 Mg ha −1 year −1 ) were within the range of those recorded in other secondary forests across the Neotropics following abandonment of pastures and agricultural lands. Our results suggest that forest recovery is more strongly limited by severe mining‐induced depletion of soil nutrients, especially nitrogen, than by mercury contamination, due to slowing of growth in nutrient‐stripped soils. We estimate that the slow recovery rates in mining pits and ponds currently reduce carbon sequestration across Amazonian secondary forests by ~21,000 t C/year, compared to the carbon that would have accumulated following more traditional land uses such as agriculture or pasture. Synthesis and applications . To achieve large‐scale restoration targets, Guyana and other Amazonian countries will be challenged to remediate previously mined lands. The recovery process is highly dependent on nitrogen availability rather than mercury contamination, affecting woody biomass regrowth. The significant recovery in overburden zones indicates that one potential active remediation strategy to promote biomass recovery may be to backfill mining pits and ponds with excavated soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».