Ecological health assessment of Tibetan alpine grasslands in Gannan using remote sensed ecological indicators
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem health assessments are crucial to protect the ecological environment and ensure the sustainable ecological functions of alpine ecoregions. At present, few studies evaluating the ecosystem health of the Gannan alpine grassland, China, an ecologically fragile area, based on a remote sensing theoretical framework exist. As such, this study assessed the ecosystem health of the Gannan alpine grassland based on the Remote Sensing-based Ecological Index (RSEI) and provided a comparative analysis of the RSEI and Gross Primary Productivity (GPP), extending the study of their spatiotemporal patterns and influencing factors. The results suggested that RSEI and GPP showed strong comparability in an ecological sense, with the RSEI better reflecting changes in ecosystem health of the Gannan alpine grassland than the GPP. Overall, the health of the Gannan alpine grassland ecosystem was good (RSEI of 0.61–0.76) and a slow, fluctuating upward trend was seen from 2000 (RSEI = 0.66) to 2020 (RSEI = 0.72). Notably, the RSEI was high in the south and low in the north of the region. Over the past 21 years, 43.92% of the ecologically healthy grassland in the southwest of Gannan has been degrading, while the poor ecological health of 39.04% of the grasslands in the southeast and northeast improved. The model test results show that RSEI could reasonably evaluate the ecosystem health of Gannan alpine grassland. Our assessment results provide important scientific data and information on health monitoring and targeted ecological restoration efforts in the Gannan region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».