Spatial distribution of tree species in a species-rich subtropical mountain forest in central China
Notice bibliographique
Résumé
Inferring the processes underlying the spatial distribution patterns of tree species is fundamental for understanding species coexistence. Here, we examined spatial distribution patterns of woody plants by using the univariate pair correlation function to quantify spatial patterns of species in a fullly mapped 25 ha subtropical plot in China. We analyzed the relationships between the species attributes and spatial distribution patterns of 137 tree species with at least one individual per hectare. The results showed that aggregated distributions were the dominant pattern for species in the Badagongshan subtropical forests, and that the percentage of significantly aggregated species decreased with increasing spatial scales. Rare species were more aggregated than intermediate and abundant species, but they were more easily influenced by habitat heterogeneity. Also, there was significantly negative relationship between species abundance and species aggregation intensity. The aggregation intensity showed negative relationships to species mean diameter at breast height (DBH) and maximum DBH, i.e., species became more regularly spaced as species stature increased. Species functional traits (e.g., growth form and phenological guild) also had obvious effects on the spatial patterns of species. However, spatial patterns of tree species were not related to the dispersal mode. Our results partially conformed to the prediction that species’ attributes influenced species’ spatial patterns following similar laws, even after controlling for the effects of habitat heterogeneity. Consequently, species attributes (species abundance, mean DBH, maximal DBH, growth form, phenological guild, etc.) and habitat heterogeneity may primarily contribute to spatial patterns and species coexistence in natural forests.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».