A New Regionalization Scheme for Effective Ecological Restoration on the Loess Plateau in China
Notice bibliographique
Résumé
To prevent potentially unsuitable activities during vegetation restoration, it is important to examine the impact of historical restoration activities on the target ecological system to inform future restoration policies. Taking the Loess Plateau of China as an example, a regionalization method and corresponding scheme were proposed to select suitable vegetation types (forested lands, woody grasslands/bushlands, grasslands, or xerophytic shrublands and semi-shrublands) for a given location using remote sensing technology in order to analyze the vegetation growth status before and after the largest ecological conservation project in the country: The Grain for Green Program (GTGP). To design the scheme, remote sensing data covering the periods before and after the implementation of the GTGP (the 1980s and 2001–2013) were collected, along with soil, meteorological, and topographic data. The net primary production (NPP) values for 2001–2013 were calculated using the Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) model. Locations representing the native vegetation and the restored vegetation were first recognized using maps of vegetation cover. Then, for the restored vegetation area, the places suitable for planting the covered vegetation type were selected by comparing the NPP value of the corresponding vegetation type in the native vegetation area to the NPP value in the site under consideration. Third, half of these sites were uniformly selected based on their NPP value, and these areas and the native vegetation area were used as training regions. Based on weather, soil, and topographic data, a new regionalization scheme was designed using standardized Euclidean distances. Finally, data from the remainder of the Loess Plateau were used to validate the new regionalization scheme, which was also compared to an existing Chinese eco-geographical regionalization scheme. The results showed that the new regionalization scheme performed well, with an average potential classification accuracy of 81.81%. Compared with the eco-geographical regionalization scheme, the new scheme exhibited improved the consistency of vegetation dynamics, reflecting the potential to better guide vegetation restoration activities on the Loess Plateau.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».