From rings to regions: modeling and mapping climate-driven timber production zones for Cyclocarya paliurus by integrating niche models and growth traits
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: , a native hardwood species with multi-functional value, has been prioritized in China's National Reserve Forest Program. However, uncertainties related to its habitat stability and timber productivity under climate change pose challenges to effective conservation and afforestation planning aligned with national carbon neutrality goals. Methods: In this study, we constructed species distribution models using Random Forest (RF) and Maximum Entropy (MaxEnt), based on verified field occurrence records and climatic data. Habitat suitability was projected under current and future climate scenarios (SSP2-4.5 and SSP5-8.5). We further analyzed the relationships between climate suitability and growth traits across 27 natural populations. Results: Both models demonstrated high predictive performance (RF AUC = 0.970, MaxEnt AUC = 0.942), identifying temperature variability and water availability as key limiting factors. Climate suitability was significantly correlated with 20-year diameter growth (R² = 0.625) and wood basic density (R² = 0.463). A stronger correlation was observed between annual growth and climate suitability of the preceding year (R² = 0.695), suggesting a lag effect. Discussion: By integrating trait-climate relationships, we projected spatial shifts in fast-growing, high-quality timber zones. Future projections suggest a 49.2-60.0% decline in highly suitable habitats and timber forests by the 2050s, with marginal zones shifting northward and toward higher latitudes. This trait-integrated modeling framework offers a scientific basis for climate-resilient conservation and afforestation planning.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».