The spatial distribution of vegetation types in the Serengeti ecosystem: the influence of rainfall and topographic relief on vegetation patch characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The aim of this study is to introduce a structural vegetation map of the Serengeti ecosystem and, based on the map, to test the relative influences of landscape factors on the spatial heterogeneity of vegetation in the ecosystem. Location This study was conducted in the Serengeti–Maasai Mara ecosystem in northern Tanzania and southern Kenya, between 34° and 36° E longitude, and 1° and 2° S latitude. Methods The vegetation map was produced from satellite imagery using data from over 800 ground‐truthing points. Spatial characteristics of the vegetation were analysed in the resulting map using thefragstatssoftware package. Average patch area and nearest neighbour distance (NND) were determined for grassland, shrubland and woodland vegetation types. The heterogeneity of vegetation types was estimated with Simpson’s diversity index (D). Structural equation modelling (SEM) was used to explore the relationships between the spatial characteristics of vegetation and three predictor variables: annual rainfall, coefficient of variation (CV) in annual rainfall, and topographic moisture index (TMI). Results A vegetation map is presented along with a detailed summary of the distribution of land‐cover classes and spatial heterogeneity in the ecosystem. Significant relationships were found between vegetation diversity (D) and TMI, and also betweenDand average rainfall. The average area of grassland patches showed significant relationships with average rainfall, with rainfall CV and with TMI. Grassland NND was positively associated with average rainfall. Woodland patch area showed a unimodal response to average rainfall and a negative linear association with TMI. Woodland NND showed a U‐shaped association with annual rainfall and a weaker positive linear association with TMI. An acceptable model that explained variation in shrubland patch characteristics could not be identified. Main conclusions The vegetation map and analysis thereof resulted in three significant causal explanatory models that demonstrate that both rainfall and topography are important contributors to the distribution of woodlands and grasslands in the Serengeti. These findings further indicate that changes in patch characteristics have a complex interaction with rainfall and with topography. Our results are concordant with recent studies suggesting that percent woody cover in African savannas receiving less thanc.650 mm year−1is bounded by average annual rainfall.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».