Global estimates of suitable areas for marine algae farming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine algae, both macro and micro, have gained increasing attention for their numerous ecosystem service functions, such as food and raw materials provision and climate change mitigation. Currently, the practice of large-scale algae farming is limited to Asian waters, but significant interest has arisen from other continents. However, there is a lack of knowledge about the areas with suitable environmental conditions for expanding algae farming on a global scale. Previous studies have primarily focused on nutrient availability and thermal constraints when assessing the potential for algae culture. This study uses species distribution models based on an ensemble consensus approach to determine the extent of suitable areas and takes into account multiple environmental factors that may affect the feasibility of algae culture. Our results show that approximately 20.8 million km 2 of the ocean (∼13.8% of the economic exclusive zones) is suitable for farming marine algae species, with most potential areas located near the coastline. Surprisingly, four out of the top five countries with the largest area suitable for seaweed farming, including Australia, Russia, Canada, and the US, account for 30% of the total suitable areas, yet they currently produce less than 1% of the global seaweed. Several species show promising characteristics for large-scale cultivation, but their viability for commercial production remains uncertain and subject to further assessment of economic feasibility and social acceptance. Further research on the ecological benefits of seaweed farming could also promote the development of an ecologically friendly and financially viable algae mariculture industry. This study provides a scientific basis for decision-makers to understand potential expansion areas and feasible pathways for seaweed farming, with the ultimate goal of ensuring the sustainable utilization of marine resources.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».