Altitudinal patterns of maximum plant height on the Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown that plant height changes along environmental gradients. However, altitudinal patterns of plant height across species are still unclear, especially in regions sensitive to climate change. As canopy height decreases dramatically near the tree line in alpine areas, we hypothesize that plant height across all species also decreases with increasing altitude, and distinct thresholds exist along this gradient. Using a large dataset of maximum plant height and elevation range (400 to 6000 m a.s.l.) of 4295 angiosperms from the regional flora of the Tibetan Plateau, we regressed plant height for every 100 m belt against elevation to explore the relationships. To identify the approximate boundaries where dramatic changes in plant height occurs for herbaceous plants, shrubs, trees, woody plants and all angiosperms, we used piecewise linear regression. Phylogenetically independent contrast was used to test the potential evolutionary influences on altitudinal patterns at the family level. Results showed that for herbaceous plants, shrubs, trees, woody plants and all angiosperms, plant height decreases significantly as altitude increases. In addition, we found that altitude, a proxy for many environmental factors, had obvious thresholds (breakpoints) dictating patterns of plant height. The results of phylogenetically independent contrast also emphasized the importance of evolutionary history in determining the altitudinal patterns of plant height for some growth forms. Our results highlight the relative intense filtering effect of environmental factors in shaping patterns of functional traits and how this could vary for different ranges of environmental variables.
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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) | 0,002 | 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 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 ».