Effects of Topographic and Soil Factors on Woody Species Assembly in a Chinese Subtropical Evergreen Broadleaved Forest
Notice bibliographique
Résumé
Evergreen broadleaved forests in subtropical China contain a complicated structure of diverse species. The impact of topographic and soil factors on the assembly of woody species in the forest has been poorly understood. We used Ripley’s K(t) function to analyze the spatial patterns and associations of dominant species and residual analysis (RDA) to quantify the contribution of topography and soil to species assembly. The 1 ha plot investigated had 4797 stems with a diameter at breast height (dbh) larger than 1 cm that belong to 73 species, 55 genera, and 38 families. All stems of the entire forest and four late successional species exhibited a reversed J shape for dbh distribution, while two early successional species showed a unimodal shape. Aggregation was the major spatial pattern for entire forests and dominant species across vertical layers. Spatial associations between inter- and intra-species were mostly independent. Topographic and soil factors explained 28.1% of species assembly. The forest was close to late succession and showed the characteristics of diverse woody species, high regeneration capacity, and aggregated spatial patterns. Topographic and soil factors affected species assembly, but together they could only explain a small part of total variance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».