Mapping and Analyzing Ecosystem Services Hotspots and Coldspots for Sustainable Spatial Planning in the Greater Asmara Area, Eritrea
Notice bibliographique
Résumé
Rapid urbanization in African metropolises like the Greater Asmara Area, Eritrea, poses numerous environmental challenges, including soil sealing, loss of vegetation cover, threats to protected natural areas, and climate change, among others. Mapping and assessing ecosystem services, particularly analyzing their spatial and temporal distribution is crucial for sustainable spatial planning. This study aims at mapping and analyzing ecosystem services hotspots and coldspots dynamics in the Greater Asmara Area to identify recent trends and opportunities for enhancing ecosystem services supply. Utilizing remote sensing images, we produced land cover maps for 2009 and 2020 and mapped six ecosystem services through a lookup table approach. The study includes provisioning, regulating and maintenance, and cultural ecosystem services. We analyzed their spatio-temporal variations, identifying ecosystem services hotspots and coldspots and their changes over time. Results show that overall ecosystem services potential in the Greater Asmara Area remains low but stable, with some improvements. By 2020, areas with no ecosystem services potential decreased in southern regions like Gala Nefhi and Berik, and new hotspots and coldspots emerged in central Gala Nefhi. This pilot study demonstrates the feasibility and key challenges of the ecosystem services hotspots and coldspots approach for sustainable spatial planning in rapidly urbanizing African metropolitan regions. Despite limitations, the study offers valuable insights into ecosystem services potentials, and related hotspots and coldspots dynamics, raising awareness and paving the way for further research and application.
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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) | 0,000 | 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 ».