Using SPOT Data and FRAGSTAS to Analyze the Relationship between Plant Diversity and Green Space Landscape Patterns in the Tropical Coastal City of Zhanjiang, China
Notice bibliographique
Résumé
Urban green spaces provide a host of ecosystem services, the quantity and structure of which play an important role in human well-being. Rapid urbanization may modify urban green spaces, having various effects on plant diversity. Tropical coastal cities have urbanized rapidly in recent decades, but few studies have been conducted with a focus on their green spaces. We studied the responses of cultivated and spontaneous plants, both key components of urban flora, to the landscape structure of urban green spaces and possible social drivers. We analyzed existing relationships between plant diversity indices, urban green space landscape metrics (using Systeme Probatoire d’Observation de la Terre (SPOT) data,), and social factors, including the type, population density, construction age, and GPS coordinates of each Urban Functional Unit, or UFU. We found that UFUs with more green space patches had higher cultivated and spontaneous species richness than those with fewer green space patches. Spontaneous species richness decreased when green space patches became fragmented, and it increased when green space patches were more connected (e.g., via land bridges). Conversely, cultivated species richness increased with green space patch fragmentation. The phylogenetic diversity of both cultivated and spontaneous plants were weakly associated with green space structure, which was strongly driven by land use. Old UFUs and those with larger populations had more green space patches overall, although they tended to be small and fragmented. Green space patch density was found to increase as the UFU age increased. From the viewpoint of knowledge transfer, understanding the effects and drivers of landscape patterns of urban green spaces could inform the development of improved policies and management of urban green space areas.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».