The Economic Benefit of Coastal Blue Carbon Stocks in a Moroccan Lagoon Ecosystem: a Case Study at Moulay Bousselham Lagoon
Notice bibliographique
Résumé
Land degradation is a problem which affects large areas of land and the ecological services provided by coastal wetlands. Coastal ecosystems offer significant benefits for humans and the environment, including services like coastal blue carbon sequestration (CBCS), the economic value of which merits further study. The aim of this paper is to estimate the economic value of coastal blue carbon in Moulay Bousselham lagoon (MBL), Morocco, by analysing the changes in carbon storage that have taken place over 49 years in response to changes in land use and cover (LULC). To achieve this, high resolution orthophotos were used to map LULC changes and investigate the flow of cumulative LULC transformation in the MBL over the period 1971-2020. InVEST was then used to model the quantity and economic value of the CBCS service provided by coastal ecosystems. The results indicate that there were 94 types of LULC transformation over the period 1971-2020, most of them involving the conversion of wet lawn and juncus meadow into cultivated land and the extension of non-wetland areas, especially coastal dunes and built-up areas, at the expense of wetland habitats. These conversions have to some extent affected the capacity of coastal habitats to sequester and store CO2, which reached 1.47 Mt C of CBCS in 2020. In addition, the monetary value of CBCS was subject to gains of between US$ 371,053 and 3,803,295 per year, and losses of between US$ 10,127 and 103,806 per year, according to recent estimates by the European Emission Allowances (EUA) social cost of carbon (SCC) and CO2. This study reveals that revenues from CBCS service can accelerate the implementation of wetland rehabilitation strategies, which have a positive impact on climate regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».