MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210720720 · doi:10.3390/land11020244

Assessment and Prediction of Carbon Storage Based on Land Use/Land Cover Dynamics in the Tropics: A Case Study of Hainan Island, China

2022· article· en· W4210720720 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLand · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésShrublandEnvironmental scienceLand coverLand useCarbon sequestrationTropicsPhysical geographyEcosystemGeographyEcologyCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle