High-resolution aerial imagery reveals that the distribution and arrangement of Acropora palmata patches determine their resistance to hurricane impacts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acropora palmata is the species that contributes the most to the structural complexity of Caribbean reefs. Information concerning the complexity of its populations at the landscape level is relevant to determine how the reef system responds to disturbances, such as cyclonic events. This study examines the repercussions of hurricanes Gamma and Delta (2020) on the patches of A. palmata in Limones reef, one of the best-preserved reefs in the Caribbean. Two orthomosaics were generated using programmed drone flights, one before and one after the passage of both hurricanes. Visually identified polygon files representing A. palmata patches were delineated in both orthomosaics. Regression models were used to analyze the influence of spatial characteristics of those patches, measured through landscape ecology indices, on the probability of patch permanence and, for those patches that remained, the remaining area. Our results show that the A. palmata population suffered a total loss of 25% due to hurricanes. More compact and complex patches at shallower depths exhibited a higher persistence probability. Furthermore, the spatial location of the patches in relation to each other (proximity and size of their neighbors) did not significantly affect the permanence probability. The metrics used were not a good indicator of the area loss of the patches that remained. Here, the damages suffered could mainly be explained by the reef zone, which we attribute to the phenotypic plasticity of A. palmata colonies in high-energy zones, affecting growth characteristics that allow them to better withstand the impact of hurricanes. Overall, we show that using landscape indices to understand the drivers of change in the spatial structure of reefs is an effective method to evaluate and even predict the modifications suffered after disturbance events, information that could be readily available for management and conservation strategies.
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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 ».