Abstrak
Dengan semakin diakuinya bahwa tindakan efektif terhadap perubahan iklim akan memerlukan kombinasi pengurangan emisi dan penyerapan karbon, melindungi, meningkatkan, dan memulihkan penyerap karbon alami telah menjadi prioritas politik. Hutan bakau dianggap sebagai salah satu ekosistem paling padat karbon di dunia dengan sebagian besar karbon tersimpan di dalam tanah. Agar hutan mangrove dapat diikutsertakan dalam upaya mitigasi iklim, pengetahuan tentang distribusi spasial cadangan karbon tanah mangrove sangat penting. Estimasi global saat ini tidak cukup menangkap variabilitas skala halus yang akan diperlukan untuk menginformasikan keputusan lokal tentang perlindungan tapak dan proyek restorasi. Untuk menutup kesenjangan pengetahuan ini, kami telah mengumpulkan database besar pengukuran karbon tanah bakau dengan georeferensi dan mengembangkan model statistik berbasis pembelajaran mesin baru dari distribusi kepadatan karbon menggunakan data spasial komprehensif pada resolusi 30 m. Model ini, yang mencakup perkiraan karbon tanah sebelumnya dari model global SoilGrids 250 m, mampu menangkap 63% variabilitas vertikal dan horizontal dalam kepadatan karbon organik tanah (RMSE 10.9 kg m−3). Dari variabel lokal, total beban sedimen tersuspensi dan citra Landsat merupakan variabel terpenting yang menjelaskan kepadatan karbon tanah. Memproyeksikan model ini di seluruh distribusi hutan bakau global untuk tahun 2000 menghasilkan perkiraan 6.4 Pg C untuk meteran atas tanah dengan kisaran 86-729 Mg C ha−1 di semua piksel. Dengan memanfaatkan data perubahan tutupan hutan mangrove penginderaan jauh, kehilangan karbon tanah akibat hilangnya habitat mangrove antara tahun 2000 dan 2015 adalah 30-122 Tg C dengan >75% dari kehilangan ini disebabkan oleh Indonesia, Malaysia dan Myanmar. Produk peta yang dihasilkan © 2018 Penulis. Diterbitkan oleh IOP Publishing Ltd Environ. Res. Lett. 13 (2018) 055002 dari karya ini dimaksudkan untuk melayani negara-negara yang ingin memasukkan habitat bakau ke dalam proyek jasa sistem pembayaran dan dalam merancang strategi konservasi bakau yang efektif.
Kata kunci:
karbon biru, penyerapan karbon, perubahan penggunaan lahan, pembelajaran mesin