Analysis of the contributions of human factors and natural factors affecting the vegetation pattern in coastal wetlands
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction : Accurate identification of the dominant factors affecting coastal wetlands can provide a reference for vegetation rehabilitation. In this study, quantitative analysis was performed on the Yancheng coastal wetland using ANOVA and geostatistical methods. Outcomes/other : The results indicated that in the directions perpendicular and parallel to the coastline, the soil moisture and salinity in the study area exhibited relatively significant (p<0.05) spatial variability. Vegetation in the southern experimental zone was in a low-moisture, low-salinity ecological niche, whereas vegetation in the northern experimental zone was in a high-moisture, high-salinity ecological niche. Soil salinity exhibited higher spatial variability than soil moisture, and it was most correlated with unvegetated mudflats, followed by areas with Spartina alterniflora, Suaeda glauca, and Phragmites australis. Discussion : The fitting of the semivariogram showed that the nugget and sill of the ratio were relatively low (<25%) for soil moisture and salinity in the northern experimental zone and northern buffer zone, whereas these values were relatively high (>75%) for soil moisture and salinity in the southern experimental zone and southern buffer zone. Conclusion : Compared with the northern study area, the contribution of human disturbance to the spatial heterogeneity of soil moisture and salinity in the southern study area is higher.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle