Common drivers shaping niche distribution and climate change responses of one hundred tree species
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is increasingly contributing to climatic mismatches, in which habitat suitability changes outpace the dispersal abilities of species. Climate niche models (CNM) have been widely used to assess such impacts on tree species. However, most studies have focused on either a single or a limited number of species, or have employed a fixed set of climate variables for multiple species. These limitations are largely due to the constraints of data availability, the complexity of the modeling algorithms, and integration approaches for the projections of diverse species. Therefore, whether specific climatic drivers determine the climatic niches of multiple tree species remains unclear. In this study, CNMs were developed for 100 economically and ecologically important tree species in China and were used to project their future distribution individually and collectively. Continentality was the predominant climate variable, affecting 71 species, followed by seasonal precipitation, which also significantly influenced over 50 species. Of the 100 tree species, the climate niche extent was projected to expand for 29 ("winners"), contract for 36 ("losers"), be stable for 27, and fluctuate for the remaining eight species. Principal component analysis showed that winners and losers were differentiated by geographic variables and the top five climatic variables, however, not by species type (deciduous vs. evergreen or conifer vs. broadleaf). The regions with the highest species richness were mainly distributed in the Hengduan Mountains, a global biodiversity hotspot, and were predicted to increase from 5.2% to 7.5% of the total area. Areas with low species richness were projected to increase from 33.0% to 42.4%. Significant shifts in species composition were anticipated in these biodiversity-rich areas, suggesting potential disruption owing to species reshuffling. This study highlights the urgent need for proactive forest management and conservation strategies to address the impacts of climate change on tree species and preserve ecological functions by mitigating climatic mismatches. In addition, this study establishes a framework to identify the common environmental drivers affecting niche distribution and evaluates the collective patterns of multiple tree species, thereby providing a scientific reference for enhanced forestry management and climate change mitigation.
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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 ».