What causes geographical variation in the species–area relationships? A test from forests in China
Notice bibliographique
Résumé
The increase of species richness with sampling area and the decrease with latitude and altitude are two of the most frequently studied patterns in biogeography. However, few studies have simultaneously examined these two patterns to investigate how species–area relationships (SAR) vary with latitude and altitude. In this study, we explore the spatial patterns of SAR in forests in China by investigating numbers of species by life form group (trees, shrubs and herbs) in 32 nested plots from 12 mountains ranging from 18.7°N to 51.9°N in latitude and from 300 to 3150 m in altitude. The slopes of the power law SAR ( z ‐values) decreased with increasing latitude for all life forms except herbaceous plants, and also decreased with increasing altitude for all life forms but not for shrubs. Latitude and altitude, as well as their interactions, together explained 65.4, 61.8, 48.9 and 45.3% of the variation in z ‐values for overall species, trees, shrubs and herbaceous plants, respectively. In addition, actual evapotranspiration affected SAR significantly, but this effect varied significantly among life forms. We concluded that there are significant geographical patterns of SAR for China's forests, which is primarily controlled by energy availability.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».