The Spatial Shifts and Vulnerability Assessment of Ecological Niches under Climate Change Scenarios for Betula luminifera, a Fast-Growing Precious Tree in China
Notice bibliographique
Résumé
The spatial shifts and vulnerability assessments of ecological niches for trees will offer fresh perspectives for sustainable development and preservation of forests, particularly within the framework of rapid climate change. Betula luminifera is a fast-growing native timber plantation species in China, but the natural resources have been severely damaged. Here, a comprehensive habitat suitability model (including ten niche-based GIS modeling algorithms) was developed that integrates three types of environmental factors, namely, climatic, soil, and ultraviolet variables, to assess the species contemporary and future distribution of suitable habitats across China. Our results suggest that the habitats of B. luminifera generally occur in subtropical areas (about 1.52 × 106 km2). However, the growth of B. luminifera is profoundly shaped by the nuances of its local environment, the most reasonable niche spaces are only 1.15 × 106 km2 when limiting ecological factors (soil and ultraviolet) are considered, generally considered as the core production region. Furthermore, it is anticipated that species-suitable habitats will decrease by 10 and 8% with climate change in the 2050s and 2070s, respectively. Our study provided a clear understanding of species-suitable habitat distribution and identified the reasons why other niche spaces are unsuitable in the future, which can warn against artificial cultivation and conservation planning.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».