Impact of urban dynamics and climate change on forest areas the Maamora forest in the city of Kenitra, Morocco
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Notice bibliographique
Résumé
Studies have focused on the issue of drought on one hand, and urban dynamics on the other, as prominent topics in physical geography for the former, which specializes in climate change, and human geography for the latter, which concerns field sciences. This research is part of a series of studies and specifically relates to a wetland area in the western plain, specifically Maamora Forest in the city of Kenitra. This research addresses three main axes: the first axis relates to human factors contributing to the reduction and deterioration of Maamora Forest over the past three decades and analyzes their impact on the forest. This is done by determining the development and dynamics of cork oak through remote sensing data, manifested in the analysis of aerial images from three different periods (1975, 1995, and 2022), complemented by field research throughout the period between 2022 and 2023. The second axis focuses on studying climatic data for the studied area, extending from 1987 to 2019. It highlights the manifestations of climate change, such as a decrease in annual precipitation and an increase in temperatures, and their impacts on the overall forest and specifically on cork oak trees. This is done using the LANG equation. The results indicate that the region has experienced four dry periods, accounting for 87.5% of the total 28 years, which range from 1987/1988 to 1995/1994, 1997/1998 to 2010/2011, 2012/2013 to 2014/2015, and 2016/2017 to 2018/2019. In contrast, the percentage of semi-humid and extremely dry years only accounted for 6.25% each, with an average duration of two years. The third axis relates to monitoring the effects of climate change on the forestry sector, specifically the Maamora Forest, through the use of modern techniques such as remote sensing and spectral plant and water indicators. It aims to understand the role of these technologies in spatial monitoring of factors and phenomena that negatively impact forest areas in general, and the Maamora Forest in particular.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle