Study on species composition and species diversity of Castanopsis secondary forest in Jiangle Forest Farm
Notice bibliographique
Résumé
By using the survey data of permanent plots in Fujian Jiangle Farm,the species composition and species diversity were investigated,so as to provide certain reference basis for the study of Castanopsis secondary forests.The sample plots' species diversity values for tree layer,shrub layer and herb layers were studied by selecting Shannon-Wiener index,Simpson's diversity index,Dominance index,Species richness and Evenness index as the diversity measure indexes,and according to the tree layer species diversity indexes of the sample plots,the Castanopsis secondary forests were clustered and analyzed,thus the sample plot types were divided.The results show as follows:(1) Species composition was rich,there were 76 kinds of species in tree layer,77 kinds in shrub layer,22 kinds in herb layer;(2) All diversity index differences about tree layer,shrub layer and herb layer of the sample plots were big,while the evenness and dominance indexes' differences were not very big,the species distributions were relatively uniform;(3) Shannon-Wiener index,Simpson's diversity index,Species richness and Evenness index all ranked from bi g to small as follows:tree layer shrub layer herb layer,and the order of the Dominance index was opposite;(4) Castanopsis secondary forests were divided into three types,of them type-I included plot-1,plot-2,and plot-11,type-Ⅱ included plot-5,plot-6,plot-10,plot-12,plot-13 and plot-14,and type-Ⅲ included plot-9,plot-17 and plot-18.Shannon-Wiener index,Simpson's diversity index,Species richness and Evenness index sequenced from big to small as follows:type Ⅲ type Ⅱ type Ⅰ,the order of the Dominance index was opposite.Species composition of Castanopsis secondary forests in this area were rich,There was a big difference about species diversity in each layer,and there was similar species diversity in the same type,it shows that the degree of interference was similar.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».