Modelling Global Deforestation Using Spherical Geographic Automata Approach
Notice bibliographique
Résumé
Deforestation as a land-cover change process is linked to several environmental problems including desertification, biodiversity loss, and ultimately climate change. Understanding the land-cover change process and its relation to human–environment interactions is important for supporting spatial decisions and policy making at the global level. However, current geosimulation model applications mainly focus on characterizing urbanization and agriculture expansion. Existing modelling approaches are also unsuitable for simulating land-cover change processes covering large spatial extents. Thus, the objective of this research is to develop and implement a spherical geographic automata model to simulate deforestation at the global level under different scenarios designed to represent diverse future conditions. Simulation results from the deforestation model indicate the global forest size would decrease by 10.5% under the “business-as-usual” scenario through 2100. The global forest extent would also decline by 15.3% under the accelerated deforestation scenario and 3.7% under the sustainable deforestation scenario by the end of the 21st century. The obtained simulation outputs also revealed the rate of deforestation in protected areas to be considerably lower than the overall forest-cover change rate under all scenarios. The proposed model can be utilized by stakeholders to examine forest conservation programs and support sustainable policy making and implementation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».