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 in 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 the growing knowledge and the parallel modelling 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 in combination. 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, windspeed, and grazing pressure. The new model provides an improved representation of the 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 on the resilience of grass-based landscapes to foraging activities and highlights 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 represents an important improvement for managing arid landscapes over the previously available tools.
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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) | 0,000 | 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 ».