Spatiotemporal dynamics and forecasting of ecological security pattern under the consideration of protecting habitat: a case study of the Poyang Lake ecoregion
Notice bibliographique
Résumé
The continuous expansion and development of anthropogenic activities pose considerable threats to the habitats of myriad species. Therefore, exploring how to protect and optimize species’ habitats to achieve harmony between humans and nature is particularly important. As a paradise for wildlife, Poyang Lake is the habitat and breeding ground for birds, fish, and other aquatic organisms. In this study, adopting a multi-level perspective of ‘point-line-area’, we had an appliance for habitat conservation by constructing an ecological security pattern (ESP) in the Poyang Lake Ecoregion (PYLE). We produced land use and land cover from 2000 to 2040 using the random forest and cellular automata-Markov model. Combining morphological spatial pattern analysis, landscape pattern index, and Linkage Mapper, we constructed a long-term ESP in the PYLE considering habitat protection. The spatiotemporal dynamics of ESP were compared and analyzed. The results show that PYLE's rapid economic development led to extensive urban growth, encroaching on surrounding bare land, which could undermine local species’ survival. Based on PYLE's predicted ESP in 2040, we propose an optimized ‘one area, two zones, and multiple points’ scheme to prioritize habitat protection. This comprehensive study provides innovative ideas and novel insights for future research and policy formulation in habitat protection.
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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 ».