• Energy Research

This is our ninth annual horizon scan to identify emerging issues that we believe could affect global biological diversity, natural capital and ecosystem services, and conservation efforts. Our diverse and international team, with expertise in horizon scanning, science communication, as well as conservation science, practice, and policy, reviewed 117 potential issues. We identified the 15 that may have the greatest positive or negative effects but are not yet well recognised by the global conservation community. Themes among these topics include new mechanisms driving the emergence and geographic expansion of diseases, innovative biotechnologies, reassessments of global change, and the development of strategic infrastructure to facilitate global economic priorities.

We present the results of our eighth annual horizon scan of emerging issues likely to affect global biological diversity, the environment, and conservation efforts in the future. The potential effects of these novel issues might not yet be fully recognized or understood by the global conservation community, and the issues can be regarded as both opportunities and risks. A diverse international team with collective expertise in horizon scanning, science communication, and conservation research, practice, and policy reviewed 100 potential issues and identified 15 that qualified as emerging, with potential substantial global effects. These issues include new developments in energy storage and fuel production, sand extraction, potential solutions to combat coral bleaching and invasive marine species, and blockchain technology.

Tidal wetlands are expected to respond dynamically to global environmental change, but the extent to which wetland losses have been offset by gains remains poorly understood. We developed a global analysis of satellite data to simultaneously monitor change in three highly interconnected intertidal ecosystem types—tidal flats, tidal marshes, and mangroves—from 1999 to 2019. Globally, 13,700 square kilometers of tidal wetlands have been lost, but these have been substantially offset by gains of 9700 km 2 , leading to a net change of −4000 km 2 over two decades. We found that 27% of these losses and gains were associated with direct human activities such as conversion to agriculture and restoration of lost wetlands. All other changes were attributed to indirect drivers, including the effects of coastal processes and climate change.

Historic baselines are important in developing our understanding of ecosystems in the face of rapid global change. While a number of studies have sought to determine changes in extent of exploited habitats over historic timescales, few have quantified such changes prior to late twentieth century baselines. Here, we present, to our knowledge, the first ever large-scale quantitative assessment of the extent and biomass of marine habitat-forming species over a 100-year time frame. We examined records of wild native oyster abundance in the United States from a historic, yet already exploited, baseline between 1878 and 1935 (predominantly 1885–1915), and a current baseline between 1968 and 2010 (predominantly 2000–2010). We quantified the extent of oyster grounds in 39 estuaries historically and 51 estuaries from recent times. Data from 24 estuaries allowed comparison of historic to present extent and biomass. We found evidence for a 64 per cent decline in the spatial extent of oyster habitat and an 88 per cent decline in oyster biomass over time. The difference between these two numbers illustrates that current areal extent measures may be masking significant loss of habitat through degradation.

Avec la reconnaissance croissante du fait qu'une action efficace sur le changement climatique nécessitera une combinaison de réductions d'émissions et de séquestration du carbone, la protection, l'amélioration et la restauration des puits de carbone naturels sont devenues des priorités politiques. Les forêts de mangroves sont considérées comme l'un des écosystèmes les plus riches en carbone au monde, la majeure partie du carbone étant stockée dans le sol. Pour que les forêts de mangrove soient incluses dans les efforts d'atténuation du climat, la connaissance de la répartition spatiale des stocks de carbone du sol de mangrove est essentielle. Les estimations mondiales actuelles ne tiennent pas suffisamment compte de la variabilité d'échelle plus fine qui serait nécessaire pour éclairer les décisions locales sur les projets de protection et de restauration de l'emplacement. Pour combler ce déficit de connaissances, nous avons compilé une grande base de données géoréférencée de mesures du carbone du sol de mangrove et développé un nouveau modèle statistique basé sur l'apprentissage automatique de la distribution de la densité de carbone à l'aide de données spatialement complètes à une résolution de 30 m. Ce modèle, qui comprenait une estimation préalable du carbone du sol à partir du modèle global SoilGrids 250 m, a pu capturer 63 % de la variabilité verticale et horizontale de la densité du carbone organique du sol (RMSE de 10,9 kg m−3). Parmi les variables locales, la charge totale de sédiments en suspension et l'imagerie Landsat étaient la variable la plus importante expliquant la densité de carbone du sol. La projection de ce modèle à travers la distribution mondiale des forêts de mangroves pour l'année 2000 a donné une estimation de 6,4 Pg C pour le mètre supérieur du sol avec une gamme de 86-729 Mg C ha−1 sur tous les pixels. En utilisant des données de changement de couverture forestière de mangrove détectées à distance, la perte de carbone du sol due à la perte d'habitat de mangrove entre 2000 et 2015 était de 30–122 Tg C avec plus de 75% de cette perte attribuable à l'Indonésie, la Malaisie et le Myanmar. Les produits cartographiques résultant de ce travail sont destinés à servir les pays qui cherchent à inclure les habitats de mangrove dans les projets de services écosystémiques payants et dans la conception de stratégies efficaces de conservation de la mangrove. Con el creciente reconocimiento de que una acción efectiva sobre el cambio climático requerirá una combinación de reducciones de emisiones y secuestro de carbono, proteger, mejorar y restaurar los sumideros naturales de carbono se han convertido en prioridades políticas. Los bosques de manglares se consideran algunos de los ecosistemas más densos en carbono del mundo, con la mayor parte del carbono almacenado en el suelo. Para que los bosques de manglares se incluyan en los esfuerzos de mitigación climática, es fundamental conocer la distribución espacial de las reservas de carbono del suelo de los manglares. Las estimaciones globales actuales no capturan lo suficiente de la variabilidad de escala más fina que se requeriría para informar las decisiones locales sobre los proyectos de protección y restauración del emplazamiento. Para cerrar esta brecha de conocimiento, hemos compilado una gran base de datos georreferenciada de mediciones de carbono del suelo de los manglares y hemos desarrollado un nuevo modelo estadístico basado en el aprendizaje automático de la distribución de la densidad de carbono utilizando datos espacialmente completos a una resolución de 30 m. Este modelo, que incluyó una estimación previa de carbono del suelo a partir del modelo global SoilGrids 250 m, fue capaz de capturar el 63% de la variabilidad vertical y horizontal en la densidad de carbono orgánico del suelo (RMSE de 10.9 kg m−3). De las variables locales, la carga total de sedimentos suspendidos y las imágenes Landsat fueron las variables más importantes que explican la densidad de carbono del suelo. La proyección de este modelo en la distribución mundial de los bosques de manglares para el año 2000 arrojó una estimación de 6,4 Pg C para el metro superior del suelo con un rango de 86–729 Mg C ha−1 en todos los píxeles. Al utilizar datos de cambio de cobertura forestal de manglares por teledetección, la pérdida de carbono del suelo debido a la pérdida de hábitat de manglares entre 2000 y 2015 fue de 30–122 Tg C, con >75% de esta pérdida atribuible a Indonesia, Malasia y Myanmar. Los productos Map resultantes de este trabajo están destinados a servir a las naciones que buscan incluir hábitats de manglares en proyectos de pago por servicios ecosistémicos y en el diseño de estrategias efectivas para conservar los manglares. With the growing recognition that effective action on climate change will require a combination of emissions reductions and carbon sequestration, protecting, enhancing and restoring natural carbon sinks have become political priorities. Mangrove forests are considered some of the most carbon-dense ecosystems in the world with most of the carbon stored in the soil. In order for mangrove forests to be included in climate mitigation efforts, knowledge of the spatial distribution of mangrove soil carbon stocks are critical. Current global estimates do not capture enough of the finer scale variability that would be required to inform local decisions on siting protection and restoration projects. To close this knowledge gap, we have compiled a large georeferenced database of mangrove soil carbon measurements and developed a novel machine-learning based statistical model of the distribution of carbon density using spatially comprehensive data at a 30 m resolution. This model, which included a prior estimate of soil carbon from the global SoilGrids 250 m model, was able to capture 63% of the vertical and horizontal variability in soil organic carbon density (RMSE of 10.9 kg m−3). Of the local variables, total suspended sediment load and Landsat imagery were the most important variable explaining soil carbon density. Projecting this model across the global mangrove forest distribution for the year 2000 yielded an estimate of 6.4 Pg C for the top meter of soil with an 86–729 Mg C ha−1 range across all pixels. By utilizing remotely-sensed mangrove forest cover change data, loss of soil carbon due to mangrove habitat loss between 2000 and 2015 was 30–122 Tg C with >75% of this loss attributable to Indonesia, Malaysia and Myanmar. The resulting map products from this work are intended to serve nations seeking to include mangrove habitats in payment-for- ecosystem services projects and in designing effective mangrove conservation strategies. مع الاعتراف المتزايد بأن العمل الفعال بشأن تغير المناخ سيتطلب مزيجًا من خفض الانبعاثات وعزل الكربون، أصبحت حماية مصارف الكربون الطبيعية وتعزيزها واستعادتها أولويات سياسية. تعتبر غابات المنغروف من أكثر النظم الإيكولوجية كثافة بالكربون في العالم مع تخزين معظم الكربون في التربة. من أجل إدراج غابات المانغروف في جهود التخفيف من آثار المناخ، فإن معرفة التوزيع المكاني لمخزونات الكربون في تربة المانغروف أمر بالغ الأهمية. لا تعكس التقديرات العالمية الحالية ما يكفي من التقلبات الدقيقة في الحجم التي ستكون مطلوبة لإبلاغ القرارات المحلية بشأن تحديد مواقع مشاريع الحماية والترميم. لسد هذه الفجوة المعرفية، قمنا بتجميع قاعدة بيانات جغرافية مرجعية كبيرة لقياسات الكربون في تربة المنغروف وطورنا نموذجًا إحصائيًا جديدًا قائمًا على التعلم الآلي لتوزيع كثافة الكربون باستخدام بيانات شاملة مكانيًا بدقة 30 مترًا. كان هذا النموذج، الذي تضمن تقديرًا مسبقًا لكربون التربة من نموذج SoilGrids العالمي 250 m، قادرًا على التقاط 63 ٪ من التباين الرأسي والأفقي في كثافة الكربون العضوي في التربة (RMSE من 10.9 كجم م−3). من بين المتغيرات المحلية، كان إجمالي حمل الرواسب المعلقة وصور لاندسات أهم متغير يفسر كثافة الكربون في التربة. أسفر إسقاط هذا النموذج عبر التوزيع العالمي لغابات المانغروف لعام 2000 عن تقدير قدره 6.4 بيكوغرام من الكربون للمتر العلوي من التربة بنطاق 86–729 ملغ من الكربون في جميع وحدات البكسل. من خلال استخدام بيانات تغير الغطاء الحرجي لغابات المانغروف المستشعرة عن بعد، بلغ فقدان كربون التربة بسبب فقدان الموائل في غابات المانغروف بين عامي 2000 و 2015 ما بين 30-122 تيراغرام مع أكثر من 75 ٪ من هذه الخسارة المنسوبة إلى إندونيسيا وماليزيا وميانمار. وتهدف منتجات الخرائط الناتجة عن هذا العمل إلى خدمة الدول التي تسعى إلى إدراج موائل أشجار المانغروف في مشاريع خدمات الدفع مقابل النظام الإيكولوجي وفي تصميم استراتيجيات فعالة للحفاظ على أشجار المانغروف.