Modelling British Columbia’s ecosystems and avian richness using landscape-scale indirect indicators of biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Developing consistent and repeatable broad-scale methods for biodiversity modelling is an important goal to address as habitat loss, fragmentation and environmental degradation threaten our ability to maintain ecosystem and species diversity levels. Geospatial reviews of biodiversity monitoring have identified ecological indicators for the indirect mapping of species richness and ecosystem components modelling the processes controlling species distribution gradients. The goal of our research is to advance broad-scale biomonitoring by demonstrating how landscape-scale environmental indices can be used to model regional ecosystem and species diversity of British Columbia (BC), Canada. We meet our ecosystem-modelling goal by selecting and developing suitable ecological indicators from Earth observation data and terrain indices to represent the structure, composition and function of the environment, displaying both static and dynamic landscape processes of BC’s ecosystems. We regionalize the selected indirect indicators of biodiversity using a two-step clustering algorithm. The results display 16 ecologically distinct terrestrial ecosystems, 10 of which characterize the northern Boreal, coastal and Southern Interior mountain regions, and six represent the coastal lowlands, interior, Georgia Depression, Boreal and Taiga Plains of British Columbia. Comparing our classification to BC Ministry of Forests biogeoclimatic zone mapping, we find spatial similarity in the coastal, Taiga and Boreal Plains. Overall, our classification distinguishes a greater diversity of ecosystems in the mountainous regions of the province and greater homogeneity in the Central Interior where our landscape characteristics represent current productivity conditions. Our approach to ecosystem modelling supports legacy mapping by providing ecological information in under-sampled regions of BC and offers a method for consistent repeat modelling of ecosystem diversity to identify landscape change. To meet our species-modelling goal we employ a flexible non-parametric regression tree model (Random Forests) to establish the power of landscape-scale indicators (productivity, ambient energy, and heterogeneity) to predict the spatial distribution of breeding bird richness and establish the dominant landscape processes controlling vertebrate richness throughout BC. Our models explain approximately 40% of the variation in survey effort stratified breeding bird species richness levels and distinguish ambient energy as the top ranked environmental predictors of breeding richness. Using our modelled relationships, we forecast breeding richness levels for the regions of BC not currently surveyed to support conservation management of birds and vertebrate species. The results identify the lowland, warm and dry regions of the Boreal, Taiga, South and Central Interior and the Georgia Depression to be species rich. These results have implications for conservation managers, as high breeding richness is also concentrated in the areas favourable to human settlement. Additionally, by connecting breeding bird data derived from remotely sensed data and continuously collected climate data, we provide an approach for monitoring ecological indicators as surrogates of vertebrate population levels over broad spatial scales.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».