Assessing climatic change impacts on mangrove structural dynamics on the northern coasts of the Persian Gulf
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Monitoring long-term trends in structural changes within mangrove ecosystems is essential for understanding their response to climate change and devising effective adaptation strategies in coastal regions. This study examines changes in mangrove patchiness within the Hara Biosphere Reserve (HBR) along the northern coasts of the Persian Gulf (PG) over a 31-year period (1986-2017), focusing on variations in rainfall patterns and drought occurrences. Employing a 35-year time series of monthly Standardized Precipitation Index (SPI) values alongside satellite imagery analysis, trends in both the number of patches (NP) and the Largest Patch Index (LPI) were assessed at the mangrove stand level. The analysis reveals a significant correlation between structural changes in mangroves and drought events. Pre-1998, characterized by wetter conditions, witnessed a decrease in both NP and LPI, indicating patch expansion and habitat extension. Conversely, post-1998, during drought periods, both indices increased, indicating habitat degradation due to heightened drought intensity. Pre-1998 structural changes in the HBR signify habitat expansion, with increased patch extent and core areas reflecting enhanced structural integrity. However, post-1998, a concerning trend of habitat degradation emerged, with increased NP and LPI attributed to intensified droughts. These findings highlight a transitional period marked by favourable conditions for mangrove growth followed by habitat degradation linked to increased drought intensity. This underscores the vulnerability of mangrove ecosystems to climate change impacts, particularly exacerbated droughts, necessitating urgent efforts for conservation and management to preserve biodiversity and ecosystem services in coastal regions.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».