Global Warming Impacts on Alpine Vegetation Dynamic in Qinghai-Tibet Plateau of China
Notice bibliographique
Résumé
This study is to illustrate alpine vegetation dynamics in Qinghai-Tibetan Plateau of China from simulated filed experimental climate change, vegetation community dynamic simulation integrated with scenarios of global temperature increase of 1 to 3˚C, and simulated regional alpine vegetation distribution changes in responses to global warming.Our warming treatment increased air temperatures by 5˚C on average and soil temperatures were elevated by 3˚C at 5 cm depth.Aboveground biomass of grasses responded rapidly to the warmer conditions whereby biomass was 25% greater than that of controls after only 5 wk of experimental warming.This increase was accompanied by a simultaneous decrease in forb biomass, resulting in almost no net change in community biomass after 5 wk.Under warmed conditions, peak community bio-mass was extended into October due in part to continued growth of grasses and the postponement of senescence.The Vegetation Dynamic Simulation Model calculates a probability surface for each vegetation type, and then combines all vegetation types into a composite map, determined by the maximum likelihood that each vegetation type should distribute to each raster unit.With scenarios of global temperature increase of 1˚C to 3˚C, the vegetation types such as Dry Kobresia Meadow and Dry Potentilla Shrub that are adapted to warm and dry conditions tend to become more dominant in the study area.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».