Modelling the impact of climate change on Tanzanian forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Climate change is pressing extra strain on the already degraded forest ecosystem in Tanzania. However, it is mostly unknown how climate change will affect the distribution of forests in the future. We aimed to model the impacts of climate change on natural forests to help inform national‐level conservation and mitigation strategies. Location Tanzania. Methods We conducted maximum entropy (MaxEnt) modelling to simulate forest habitat suitability using the Tanzanian national forest inventory survey (1,307 occurrences) and environmental data. Changes in forest habitats were simulated under two Representative Concentration Pathways (RCPs) emission scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5 for 2055 and 2085. Results The results indicate that climate change will threaten forest communities, especially fragmented strips of montane forests. Even under optimistic emission scenario, the extent of montane forest is projected to almost halve by 2085, intersecting many biodiversity hotspots across the Eastern Arc Mountains. Similarly, climate change is predicted to threaten microhabitat forests (i.e. thickets), with losses exceeding 70% by 2085 (RCP8.5). Other forest habitats are predicted to decrease (lowland forest and woodland) representing essential ecological networks, whereas suitable habitats for carbon‐rich mangroves are predicted to expand by more than 40% at both scenarios. Conclusions Climate change will impact forests by accelerating habitat loss, and fragmentation and the remaining land suitable for forests will also be subject to pressures associated with rising demand for food and biofuels. These changes are likely to increase the probability of adverse impacts to the country's indigenous flora and fauna. Our findings, therefore, call for a shift in conservation efforts, focusing on (i) the enhanced management of existing protected areas that can absorb the impacts of future climate change, and (ii) expanding conservation efforts into newly suitable regions through effective land use planning and land reclamation, helping to preserve and enhance forest connectivity between fragmented patches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».