Predicting the wetland distributions under climate warming in the Great Xing'an Mountains, northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The wetland ecosystem is particularly vulnerable to hydrological and climate changes. The Great Xing'an Mountain is such a region in China that has a large area of wetlands with rare human disturbance. The predictions of the global circulation model CGCM3 (the third‐generation coupled global climate model from the Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis) indicated that the temperature in The Great Xing'an Mountain will rise by 2–4°C over the next 100 years. This paper predicts the potential distributions of wetlands in this area under the current and warming climate conditions. This predication was performed by the Random Forests model, with 18 environmental variables, which will reflect the climate and topography conditions. The model has been proven to have a great prediction ability. The wetland distributions are primarily topography‐driven in the Great Xing'an Mountains. Mean annual temperature, warmness index, and potential evapotranspiration ratio are the most important climatic factors in wetland distributions. The model predictions for three future climate scenarios show that the wetland area tends to decrease, and higher emission will also cause more drastic shrinkage of wetland distributions. About 30% of the wetland area will disappear by 2050. The area will decrease 62.47, 76.90, and 85.83%, respectively, under CGCM3‐B1, CGCM3‐A1B, and CGCM3‐A2 by 2100. As for spatial allocation, wetlands may begin to disappear from the sides to the center and south to north under a warming climate. Under CGCM3‐B1, the loss of wetlands may mainly occur in the south hills with flatter terrain, and some may occur in the north hills and intermontane plains. Under CGCM3‐A1B, severe vanish of wetlands is predicted. Under CGCM3‐A2, only a small area of wetlands may remain in the north of the high mountains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».