Economic Benefit of Coastal ‘Blue Carbon’ Stocks in Moroccan Lagoon Ecosystem: A Case Study From Moulay Bousselham lagoon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land degradation is a problem that increasingly affects large areas of territories and affects various ecosystem services provided by coastal wetlands. These marine ecosystems provide valuable benefits to the environment and to humans, including services such as coastal blue carbon sequestration (CBCS) the economic value of which is still poorly understood. This paper investigated land use/cover (LULC) changes in Moulay Bousselham lagoon (MBL) from 1971 to 2020 and their effects on CBCS variation. The transformation of LULC and their cumulative conversions in coastal wetlands were studied during the 1971-2010 and 2010-2020 periods based on LULC data. Then the InVEST model was used to quantify the carbon storage provided by coastal ecosystems in response to LULC changes. The results show that the overall area of strictly wetland habitats in the MBL has decreased by 8.83% since 1971. There were 94 types of LULC transformation over 1971-2020, with significant wetland losses marked by the conversion of wet lawn and juncus meadow to cropland. Using recent estimates of social cost of carbon (SCC) and CO2 European Emission Allowances (EUA), the monetary value of CBCS service was calculated over the entire lagoon during the study period to reach gains between 371,053 and 3,803,295US$/y and losses between -10,127 and -103,806US$/y. If current trends of habitat loss continue, the capacity of coastal habitats to sequester and store CO2 will be significantly reduced. The study shows that revenues from CBCS service can accelerate the implementation of wetland rehabilitation strategies that have a positive impact on climate regulation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».