Identification and scenario-based optimization of ecological corridor networks for waterbirds in typical coastal wetlands
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Notice bibliographique
Résumé
The limited space for coastal wetland conservation may conflict with achieving the 30 % protected area target under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. Identifying ecological corridors and enhancing connectivity in coastal wetlands is crucial for prioritizing critical areas. Our study presents a methodology for identifying ecological corridors for migratory waterbirds, using Yancheng coastal wetlands, a crucial stopover in the East Asian-Australasian Flyway, as a case study. We developed a novel framework for identifying and optimizing bird ecological corridors. Our approach integrates multiple key methodologies, including a comprehensive scoring system for selecting indicator species, an ecological source identification method combining MaxEnt and Morphological Spatial Pattern Analysis (MSPA), and a scenario-based simulation approach for optimizing corridor networks. We combined distribution data of 40 coastal waterbird species across four guilds with MaxEnt-simulated suitable habitat and MSPA-identified ecological source patches to improve source selection accuracy. Employing Circuit Theory, we identified critical ecological bottlenecks and facilitators. To optimize the ecological corridor network, we simulated three scenarios: (I) adding ecological stepping stones, (II) enhancing barrier points, and (III) simulating pinch point degradation. Scenario III proved most effective due to its lower optimization costs, robust planning, and high applicability, making it particularly effective in maintaining ecological network connectivity. Our scenario-based approach successfully enhanced connectivity and stability within coastal wetlands by targeting specific protection and habitat quality needs for diverse waterbird guilds. This methodology represents a significant step forward in migratory waterbird conservation in Yancheng and provides a valuable model for other globally significant biodiversity hotspots.
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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) | 0,001 | 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 découle