A New Tool for Exploring Climate Change Induced Range Shifts of Conifer Species in China
Notice bibliographique
Résumé
It is inevitable that tree species will undergo considerable range shifts in response to anthropogenic induced climate change, even in the near future. Species Distribution Models (SDMs) are valuable tools in exploring general temporal trends and spatial patterns of potential range shifts. Understanding projections to future climate for tree species will facilitate policy making in forestry. Comparative studies for a large number of tree species require the availability of suitable and standardized indices. A crucial limitation when deriving such indices is the threshold problem in defining ranges, which has made interspecies comparison problematic until now. Here we propose a set of threshold-free indices, which measure range explosion (I), overlapping (O), and range center movement in three dimensions (Dx, Dy, Dz), based on fuzzy set theory (Fuzzy Set based Potential Range Shift Index, F-PRS Index). A graphical tool (PRS_Chart) was developed to visualize these indices. This technique was then applied to 46 Pinaceae species that are widely distributed and partly common in China. The spatial patterns of the modeling results were then statistically tested for significance. Results showed that range overlap was generally low; no trends in range size changes and longitudinal movements could be found, but northward and poleward movement trends were highly significant. Although range shifts seemed to exhibit huge interspecies variation, they were very consistent for certain climate change scenarios. Comparing the IPCC scenarios, we found that scenario A1B would lead to a larger extent of range shifts (less overlapping and more latitudinal movement) than the A2 and the B1 scenarios. It is expected that the newly developed standardized indices and the respective graphical tool will facilitate studies on PRS's for other tree species groups that are important in forestry as well, and thus support climate adaptive forest management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».