Spatial and environmental determinants of plant species diversity in a temperate desert
Notice bibliographique
Résumé
Deserts are one of the ecosystems most sensitive to global climate change. However, there are few studies examining how changing abiotic and biotic factors under climate change will affect plant species diversity in the temperate deserts of Asia. This study aimed to: (i) characterize species distributions and diversity patterns in an Asian temperate desert; and (ii) to quantify the effects of spatial and environment variables on plant species diversity. We surveyed 61 sites to examine the relationship between plant species diversity and several spatial/environmental variables in the Gurbantunggut Desert. Spatial and environmental variables were used to predict plant species diversity in separate multiple regression and ordination models. Variation in species responses to spatial and environmental conditions was partitioned by combining these variables in a redundancy analysis (RDA) and by creating multivariate regression trees (MRT). We found 92 plant species across the 61 sites. Elevation and geographic location were the dominant environmental factors underlying variation in site species richness. A RDA indicated that 93% of the variance in the species–environment relationships was explained by altitude, latitude, longitude, precipitation and slope position. Precipitation and topographic heterogeneity, through their effects on water availability, were more important than soil chemistry in determining the distribution of species. MRT analyses categorized communities into four groups based on latitude, soil pH and elevation, explaining 42.3% of the standardized species variance. Soil pH strongly influenced community composition within homogeneous geographic areas. Our findings suggest that precipitation and topographic heterogeneity, rather than edaphic heterogeneity, are more closely correlated to the number of species and their distributions in the temperate desert.
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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 ».