Spatial Relationships between Leaf Area Index and Topographic Factors in a Semiarid Grassland: Joint Multifractal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A considerable portion of Canada’s landmass is covered by grassland ecosystems. Insight into the grassland spatial heterogeneity will not only contribute to better understanding of the scale dependent ecological processes but will also help in management and monitoring. Leaf area index (LAI) is a key structural attribute of grassland that reflects primary production. It is well-known that topography controls grassland productivity and heterogeneity but little is known which topographic index correlates best with LAI at multiple scales. In this study, we have used multifractal and joint multifractal techniques to investigate how leaf area index in a semiarid grassland is linked with topographic factors at multiple scales. The topographic indices assessed in this study were wetness index, upslope length, and relative elevation. Our results show that field LAI is significantly correlated (P < 0.01) with the studied topographic factors and the effect of topography on grassland primary productivity is better explained by wetness index than upslope length or relative elevation. LAI, wetness index, and upslope length are multifractally distributed whereas distribution of relative elevation is monofractal. Joint multifractal analysis shows that the relationships between LAI and topographical factors are highly scale dependent, however, LAI is weakly correlated to relative elevation. Overall, this study suggests that the effect of topography on bioproductivity should be considered at multiple scales and multifractal and joint multifractal techniques are particularly useful in elucidating multi-scale spatial patterns of grassland ecosystems.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».