Mortality rates of desert vegetation during high‐intensity drought at <scp>Uluru‐Kata</scp> Tjuta National Park, Central Australia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precipitation variability and heatwaves are expected to intensify over much of inland Australia under most projected climate change scenarios. This will undoubtedly have impacts on the biota of Australian dryland systems. However, accurate modelling of these impacts is presently impeded by a lack of empirical research on drought/heatwave effects on native arid flora and fauna. During the 2018–2021 Australian drought, many parts of the continent's inland experienced their hottest, driest period on record. Here, we present the results of a field survey in 2021 involving indigenous rangers, scientists and national parks staff who assessed plant dieback during this drought at Uluru‐Kata Tjuta National Park (UKTNP), central Australia. Spatially randomized quadrat sampling of eight common and culturally important plants indicated the following plant death rates across UKTNP (in order of drought susceptibility): desert myrtle (Aluta maisonneuvei subsp. maisonneuvei) (91%), yellow flame grevillea (Grevillea eriostachya) (79%), Maitland's wattle (Acacia maitlandii) (67%), waxy wattle (A. melleodora) (65%), soft spinifex grass (Triodia pungens) (53%), mulga (A. aneura) (42%), desert oak (Allocasuarina decaisneana) (22%) and quandong (Santalum acuminatum) (0%). The sampling also detected that seedling recruitment was absent or minimal for all plants except soft spinifex, while a generalized linear mixed model (GLMM) indicated two‐way interactions among species, plant size and stand density as important predictors of drought survival of adult plants. A substantial loss of biodiversity has occurred at UKTNP during the recent drought, with likely drivers of widespread plant mortality being extreme multi‐year rainfall deficit (2019 recorded the lowest‐ever annual rainfall at UKTNP [27 mm]) and record high summer temperatures (December 2019 recorded the highest‐ever temperature [47.1°C]). Our findings indicate that widespread plant death and extensive vegetation restructuring will occur across arid Australia if the severity and frequency of droughts increase under climate change.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».