Predicting the Bioclimatic Habitat Suitability of Ginkgo biloba L. in China with Field-Test Validations
Notice bibliographique
Résumé
Ginkgo (Ginkgo biloba L.) is not only considered a ‘living fossil’, but also has important ecological, economic, and medicinal values. However, the impact of climate change on the performance and distribution of this plant is an increasing concern. In this study, we developed a bioclimatic model based on data about the occurrence of ginkgo from 277 locations, and validated model predictions using a wide-ranging field test (12 test sites, located at the areas from 22.49° N to 39.32° N, and 81.11° E to 123.53° E). We found that the degree-days below zero were the most important climate variable determining ginkgo distribution. Based on the model predictions, we classified the habitat suitability for ginkgo into four categories (high, medium, low, and unsuitable), accounting for 9.29%, 6.09%, 8.46%, and 76.16% of China’s land area, respectively. The ANOVA results of the validation test showed significant differences in observed leaf-traits among the four habitat types (p < 0.05), and importantly the rankings of the leaf traits were consistent with our classification of the habitat suitability, suggesting the effectiveness of our classification in terms of biological and economic significance. In addition, we projected that suitable (high and medium) habitats for ginkgo would shrink and shift northward under both the RCP4.5 and RCP8.5 climate change scenarios for three future periods (the 2020s, 2050s, and 2080s). However, the area of low-suitable habitat would increase, resulting in a slight decrease in unsuitable habitats. Our findings contribute to a better understanding of climate change impact on this plant and provide a scientific basis for developing adaptive strategies for future climate.
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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) | 0,012 | 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 ».