Carbon credit assessment for Mangrove conservation: A detailed study of Futian Mangrove reserve in Shenzhen
Notice bibliographique
Résumé
Mangroves are significant coastal blue carbon ecosystems that play an essential role in mitigating climate change. However, due to the lack of reasonable benefit quantification methods and active market regulation mechanisms, the carbon credit generated by mangroves is difficult to enter the carbon market. Drawing on extensive references to relevant domestic and international guidelines, standards, and methodologies, this study developed a carbon credit measurement method for mangrove protection carbon sink projects that comprehensively considers carbon benefits, biodiversity benefits, and community benefits. The allometric equation of mangrove species with high recognition in the academic community was used to estimate the variation of carbon storage of each carbon pool from 2017 to 2020. A novel technique based on land use change prognostication was introduced to determine the baseline scenario of project. Carbon benefits for the study area during the first monitoring period (2010-2020) were conservatively estimated. Special investigations and monitoring were conducted in China’s only national nature reserve located in the city’s hinterland, based on the years of biodiversity surveys and high-resolution remote sensing images. The results indicate that the carbon density in the Futian National Mangrove Nature Reserve in Shenzhen was 416.362±5.579 tCO 2 e /ha in 2020. The conservation project not only helps mitigate climate change but also contributes to biodiversity conservation and community development. The average annual carbon benefit from the mangrove conservation sequestration project in the initial monitoring period was 3874.544 tCO 2 e .a -1 . The development of carbon credit accounting methods for mangrove protection will facilitate the utilization of carbon market mechanisms to achieve effective resource allocation, expand financing channels for mangrove protection initiatives, and further enhance the conservation of mangrove ecosystems.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».