Assessment and Prediction of Carbon Storage Based on Land Use/Land Cover Dynamics in the Tropics: A Case Study of Hainan Island, China
Notice bibliographique
Résumé
Land use and land cover (LULC) change in tropical regions can cause huge amounts of carbon loss and storage, thus significantly affecting the global climate. Due to the differences in natural and social conditions between regions, it is necessary to explore the correlation mechanism between LULC and carbon storage changes in tropical regions from a broader geographical perspective. This paper takes Hainan Island as the research object, through the integration of the CA-Markov and Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) models, based on multi-source data, analyses the dynamics of LULC and carbon storage from 1992 to 2019 and the relationship between the two, and predicts future LULC and carbon storage under different scenarios. The results show that (1) the built-up land area of Hainan Island expanded from 103.59 km2 to 574.83 km2 from 1992 to 2019, an increase of 454.91%; the area of cropland and shrubland decreased; and the area of forest increased. (2) Carbon storage showed an upward trend during 1992–2000, and a downward trend during 2000–2019. Overall, LULC changes during 1992–2019 reduced carbon storage by about 1.50 Tg. (3) The encroachment of cropland in built-up land areas is the main reason for the reduction of carbon storage. The conversion of shrubland to forest is the main driving force for increasing carbon storage. The increase and decrease of carbon storage have obvious spatial clustering characteristics. (4) In the simulation prediction, the natural trend scenario (NT), built-up land priority scenario (BP) and ecological priority scenario (EP) reduce the carbon storage of Hainan Island, and the rate of decrease is BP> NT > EP. The cropland priority scenario (CP) can increase the LULC carbon storage, and the maximum increase in 2050 can reach 0.79 Tg. This paper supplements and improves the understanding of the correlation between LULC and carbon storage changes in tropical regions, and can provide guidance for the optimization of LULC structure in tropical regions with high economic development from a low-carbon perspective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».