Self-Patterning of Pinon-Juniper Woodland in the American Southwest
Notice bibliographique
Résumé
Plant-scale water processes are increasingly well understood in U.S. drylands, but the links between plant-level dynamics and landscape-level outcomes are not as well established. Local facilitation of the establishment of new individuals by existing vegetation and the patch-scale diversion of surface water are identified as driving the landscape-level phenomenon of emergent self-organization in conspicuously patterned landscapes in semi-arid systems worldwide, and these plant-level mechanisms are well documented in the American southwest. This form of self-patterning, theorized to be associated with climate sensitivity, has not previously been been proposed as an explanation for the observed grouping of individuals into aggregate vegetative patches in U.S. drylands. Using piñon-juniper woodlands in Arizona and New Mexico as a study system, I tested for self-patterning at 5 sites by measuring the spatial correlation of vegetated patch shape complexity with terrain-based estimates of surface water conditions. Maps of vegetated patches were extracted from aerial imagery, and the degree of spatial structure present in vegetation configuration was measured. Hydrological models of surface flow and soil water content were derived from a digital elevation model (DEM), and spatial regression analyses were conducted to test the correlation of vegetation pattern and modeled hydrological character across each site. The measured relationships suggested close linkages between surface water conditions, vegetation pattern, and vegetation density. Key spatial correlations support the presence of self-patterning for sites in Arizona, where low values of the Wetness Index (WI) of surface water flow were associated with high values of Mean Shape Index (MSI) of spatial structure of patches (pseudo-R2 0.67, p<0.01). The Relative Stream Power (RSP) index of surface water flow was also spatially correlated with MSI, although in a positive relationship (pseudo-R2 0.67, p<0.01). A second measure of spatial pattern, Area Weighted Mean Patch Fractal Dimension (AWMPFD) was also tested with and yielded similar results. These analyses are consistent with the presence of a self-patterning dynamic not previously identified in American semi-arid ecosystems and linked with threshold sensitivity to climate change.
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 ».