Impacts of climate change on potential geographical cultivation areas of longan (<i>Dimocarpus longan</i>) in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Longan is an economically important sub-tropical fruit tree native to southern China and southeast Asia. Its production has been affected significantly by climate change, but the underlying reasons remain unclear. Herein, the potential growing areas of longan were simulated by the Maxent model under current and future conditions. The results showed excellent prediction performance, with an area under curve of >0.9 for model training and validation. The key environmental variables identified were mean temperature of the coldest quarter, minimum temperature of the coldest month, annual mean temperature and mean temperature of the driest quarter. The optimum suitable areas of longan were found to be concentrated mainly in south-western, southern and eastern China, with a slight increase in optimum suitable areas under two different emission scenarios of three global climatic models. However, its future potential growing areas were predicted to differ among provinces or cities. Suitable growing areas in Sichuan, Jiangxi, Guangxi and Chongqing will first increase and then remain approximately unchanged between the 2050s and 2070s; those in Yunnan, Guangdong and Hainan will remain approximately unchanged from the present to the 2070s; those in Fujian and Guizhou will fluctuate slightly from the present to the 2050s and then increase to the 2070s; those in Taiwan will first decrease and then increase. In summary, the major future production areas of longan will be Guangdong, Hainan and Guangxi provinces, followed by Chongqing, Yunnan, Fujian and Taiwan. Thus, this study serves as a useful guide for the management of longan.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».