Adaptive forest conservation in southwest China’s biodiversity hotspot: integrating spatiotemporal dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Forest fragmentation disrupts ecological processes and negatively impacts ecosystem health and human benefits. Forest landscape dynamics are influenced by both natural factors and human activities. Understanding these dynamics is crucial for sustainable forest management and conservation. This study analyzes the forest landscape dynamics in Yunnan Province, China, in 2000, 2010 and 2020 using Morphological Spatial Pattern Analysis (MSPA). The findings reveal significant changes in forest core areas’ spatial distribution and connectivity, highlighting both successful conservation efforts and ongoing challenges. Forest coverage increased from 47% in 2000 to 67% in 2020, largely due to China’s conservation efforts. MSPA results show core areas becoming more consolidated, with fewer smaller patches and more extensive contiguous areas, particularly in the southwestern and northwest regions. However, the disappearance of core areas in some border regions highlights the need for targeted conservation efforts to mitigate habitat loss and maintain ecological integrity. Key conservation areas include Ailaoshan and Wuliangshan National Nature Reserves in the central region, Wumengshan in the northeast, Xishuangbanna in the south, and Gaoligongshan in the northwest. Moreover, the counties with high forest stability in the southwest region have a positive impact on surrounding counties, whereas urban expansion in the eastern region has a negative impact on forest stability. Efforts to restore and protect forest ecosystems should continue, with a focus on enhancing forest landscape connectivity, particularly in the eastern and central regions, which face significant pressures from urban expansion and land development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».