Analysis of Spatial and Temporal Variability of Global Wetlands during the Last 20 Years Using GlobeLand30 Data
Notice bibliographique
Résumé
Knowing the distributions and changes in global wetlands and their conversion to other land cover types could facilitate our understanding of wetland development, causes of variations, and decision-making for restoration and protection. This study aimed to comprehensively analyze the changes in wetland distributions at global, continental, typical regional, and national scales and the conversions between wetlands and other land cover types in the last 20 years. This study used GlobeLand30 (GL30) data with a 30 m resolution for the years 2000, 2010, and 2020. The main findings of this study are as follows: (1) the area of wetlands continued to increase globally from 2000 to 2020, with a total increase of approximately 4%. Wetland changes from 2010 to 2020 were more significant than those from 2000 to 2010. The regions with significant wetland changes were mainly in the north middle- and high-latitude, and the equatorial middle- and low-latitude, and Oceania and North America were the continents with the highest increase and decrease, respectively; (2) the major conversion of wetlands was mainly natural land cover types, including forest, grassland, water, and tundra, and there were minor conversions due to human activities, including the conversion of wetlands to cropland (~4600 km2) and artificial land (~3400 km2); (3) from 2000 to 2020, the increase in global wetlands was uneven, while the decrease was nearly even at a national scale. Australia had the highest increase due to the conversions from grass, bare land, and water, and Canada had the highest decrease due to the conversion into tundra and forest. The analysis results could more comprehensively characterize the distributions and changes of global wetlands, which may provide basic information and knowledge for related research work and policymaking.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».