Mangrove Blue Carbon in the Face of Deforestation, Climate Change, and Restoration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coastal wetlands have disproportionately high carbon densities, known as blue carbon, compared to most terrestrial ecosystems. Mangroves and their blue carbon stocks are at risk globally from land‐use and land‐cover change (LULCC) activities such as aquaculture, alongside biophysical disturbances such as sea‐level rise and cyclones. Global estimates of carbon emissions from mangrove loss have been previously unable to differentiate between the variable impacts of different drivers of loss. This article discusses the impacts that different LULCC activities and biophysical disturbances have on carbon stocks (biomass and soil) and greenhouse gas fluxes (CO 2 and CH 4 ). The dynamics of carbon stocks and fluxes depends on the type of LULCC; aquaculture often results in biomass and soil carbon removal, and some forms of agriculture can substantially increase methane emissions. Natural disturbances have mixed impacts on mangrove carbon; sea‐level rise will drown some mangroves and their carbon stocks but provide opportunities for new carbon accumulation, while cyclones can have immediate negative impacts on stocks but positive impacts on sequestration during recovery. Mangrove rehabilitation practices can actively restore carbon stocks and reduce greenhouse gas emissions from previous land uses. It is critical to consider the type of LULCC when estimating carbon emissions due to mangrove loss or rehabilitation. Mangrove blue carbon is now high on the international conservation policy agenda, and a better understanding of how carbon stocks and fluxes respond to anthropogenic and biophysical disturbance may provide better incentives for mangrove conservation and sustainable management.
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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) | 0,000 | 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 ».