Vegetation restoration in <scp>N</scp>orthern China: A contrasted picture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract China started a long‐term effort to mitigate desertification and ensure the sustainability of its environment by implementing multiple large‐scale national ecological restoration projects since 1978, but their success has been highly debated for a long time. Here, we estimated the change of vegetation fraction cover (VFC) in the Three‐North Shelterbelt Programme (TNSP) region over the past three decades on the basis of the Normalized Difference Vegetation Index dataset from the Global Inventory Monitoring and Modeling System. We evaluate the national strategy of vegetation restoration in North China by comparing rainfall patterns, vegetation change, and national ecological restoration programs on the basis of the Global Meteorological Forcing Dataset and the China Forestry Statistical Yearbooks. We find that the western, central, and eastern parts of the TNSP region exhibited a distinct increase in vegetation coverage. The western region had the highest increase of annual precipitation, but this did not result in the highest VFC increase. We infer that ecological restoration activities are the factor leading to the observed increase in VFC in the eastern and central region compared with the western region. The low survival rate of planted trees in the forest of the TNSP region indicates that it is necessary to improve the mode of vegetation restoration to obtain optimal returns and avoid excessive investment. The success of new strategies, for example, natural restoration and quasinatural afforestation are promising as an alternative method. China's experiences in reforestation will be very beneficial for other countries to promote land degradation mitigation and vegetation improvement in the arid and semiarid areas.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».