A Process-Based Approach to Estimate Chinese Fir (Cunninghamia lanceolata) Distribution and Productivity in Southern China under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the distribution and productivity of Chinese fir (Cunninghamia lanceolata) under climate change is critical given the ecological and economic importance of the species. Recently, process-based growth models have grown in their popularity given their simplicity and data availability, and they are increasingly being used to map the distribution and productivity of tree species. In this paper, we study the extent of variation of the current range shift and the productivity of the species under a changing climate. We used the Physiological Principles in Predicting Growth (3-PG) model, which calculates the extent to which climatic variables affect photosynthesis and growth of a species. These variables were then used in a decision-tree model to develop rules to provide a basis for predicting the distribution of the species under current climatic conditions. Once the distribution model was developed the productivity of the species was then assessed. Using climate projections we then simulated the growth and distribution into the future. Results indicate a northward shift from the current range. The growth model also indicates minor increases in productivity in some of the existing distribution areas, principally in central China with limited productivity predicted in newly emerged stands. We conclude that this dual modeling approach has potential to quantify impacts of climate change on selected species and examining differences in climate projections on range and productivity estimation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».