Persistent climate corridors: The identification of climate refugia for the selection of candidate areas for conservation.
Notice bibliographique
Résumé
Climate driven changes are catalyzing the global re-distribution of species and ecosystems, and is threatening their persistence. These changes undermine the current conservation paradigm that has a static approach to a dynamic system. Conservation planning agencies, such as the Nature Conservancy of Canada (NCC) recognize this quandary and have started to incorporate the potential (though uncertain) impacts of climate change into their planning framework. As a component of NCC’s Central Interior Ecoregional Assessment, we identified bioclimatic envelopes for 206 conservation targets (103 BC biogeoclimatic (BGC) variants, 30 terrestrial ecological units (TEUs), 73 BC Conservation Data Centre plant species) using ClimateBC and ArcMap GIS software. Using ClimateBC interpolations of current and expected future (as projected by the CGCM3 model and the A2 scenario) climatic conditions, the locations meeting the 5th through 95th percentile requirements of a target’s bioclimatic envelope were identified for four timeslices (baseline (1960s-1990s), 2020s, 2050s, 2080s) and subsequently overlaid using ArcMap. The points of coincidence between these areas were identified as a target’s projected suitable climate space (SCS); locations or areas of a target’s current distribution which coincided with its SCS were identified as the target’s persistent climate corridor (PCC). Our results projected PCCs for only 10% (10/103) of the BGC variants, 20% (6/30) of the TEUs and 10% (7/73) of plant species. When comparing the projected results with those derived for three different GCM and cenario combinations, it is clear that the existence and locations of PCCs are subject to great uncertainty. Nevertheless, we argue that the identification of climate refugia should be an important consideration in the site selection and prioritization of candidate areas for conservation.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».