Impacts of grazing on vegetation dynamics in a sediment transport complex model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Arid environments are characterized by the complex interaction between vegetation cover, surface soil properties, and the climate. The dynamic balance between these components makes arid environments highly susceptible to swift changes in vegetation cover and surface morphology in response to climate change. Furthermore, arid environments often support grazing activities, which influence other ecogeomorphic processes and alter the stability of vegetation cover in these environments. Despite growing knowledge and the parallel modeling advances to simulate the sediment transport, vegetation distribution, and grazing, in arid environments, relatively little progress has been accomplished on the interaction between all these components. Here we present an adaptation of an already established sediment transport–vegetation cellular automata model (Vegetation and Sediment TrAnsport or ViSTA) that represents landscape dynamics with an agent-based model (GrAM) representing the activity of grazers on the landscape. In this study, our resulting model, ViSTA_GrAM, is subjected to a series of 100-year-long tests that aim to highlight the capacity of the model to represent ecogeomorphic processes linked to vegetation composition, rainfall, wind speed, and grazing pressure. While these simulations do not allow us to evaluate the performance of the new model to reproduce realistic semi-arid environments, they present the capacity of the model to reproduce and explain major feedback complexities between grazers and the vegetation, in addition to providing insight on the vegetation and wind shear sensitivity of the original model. The simulations reinforce our current knowledge of the resilience of grass-based landscapes to foraging activities and highlight the need to identify growth response rates at the species level to fully understand the complexity of the interactions between individual components within arid environments. Overall, the ViSTA_GrAM model presents the foundation for a better assessment of semi-arid environment response to landscape management measures and a better understanding of the complex interactions shaping semi-arid landscapes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».