Spatial–temporal analysis of species range expansion: the case of the mountain pine beetle,<i>Dendroctonus ponderosae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The spatial extent of western Canada’s current epidemic of mountain pine beetle,Dendroctonus ponderosaeHopkins (Coleoptera: Curculionidae, Scolytinae), is increasing. The roles of the various dispersal processes acting as drivers of range expansion are poorly understood for most species. The aim of this paper is to characterize the movement patterns of the mountain pine beetle in areas where range expansion is occurring, in order to describe the fine‐scale spatial dynamics of processes associated with mountain pine beetle range expansion. Location Three regions of Canada’s Rocky Mountains: Kicking Horse Pass, Yellowhead Pass and Pine Pass. Methods Data on locations of mountain pine beetle‐attacked trees of predominantly lodgepole pine (Pinus contortavar.latifolia) were obtained from annual fixed‐wing aircraft surveys of forest health and helicopter‐based GPS surveys of mountain pine beetle‐damaged areas in British Columbia and Alberta. The annual (1999–2005) spatial extents of outbreak ranges were delineated from these data. Spatial analysis was conducted using the spatial–temporal analysis of moving polygons (STAMP), a recently developed pattern‐based approach. Results We found that distant dispersal patterns (spot infestations) were most often associated with marginal increases in the areal size of mountain pine beetle range polygons. When the mountain pine beetle range size increased rapidly relative to the years examined, local dispersal patterns (adjacent infestation) were more common. In Pine Pass, long‐range dispersal (> 2 km) markedly extended the north‐east border of the mountain pine beetle range. In Yellowhead Pass and Kicking Horse Pass, the extension of the range occurred incrementally via ground‐based spread. Main conclusions Dispersal of mountain pine beetle varies with geography as well as with host and beetle population dynamics. Although colonization is mediated by habitat connectivity, during periods of low overall habitat expansion, dispersal to new distant locations is common, whereas during periods of rapid invasion, locally connected spread is the dominant mode of dispersal. The propensity for long‐range transport to establish new beetle populations, and thus to be considered a driver of range expansion, is likely to be determined by regional weather patterns, and influenced by local topography. We conclude that STAMP appears to be a useful approach for examining changes in biogeograpical ranges, with the potential to reveal both fine‐ and large‐scale patterns.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».