Climate-induced shifts in the spatial distribution of invasive weed Sungrass (Imperata cylindrica) in the Asia-Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Invasive alien plant species pose significant threats to biodiversity, ecosystem services, and regional economies. Imperata cylindrica (commonly known as Sungrass or Cogongrass) ranks among the most invasive weeds in the Asia-Pacific region, causing substantial damage to forest and agricultural landscapes. Effective control and monitoring of this species necessitate a thorough understanding of its distribution patterns and the environmental factors influencing its survival and proliferation. Thus, this study investigates the current and future distribution of Sungrass under climate change scenarios using ensemble species distribution modeling. By integrating multiple machine learning algorithms with climatic and topographic variables, this study estimated spatially suitable habitats across the region and assessed how these areas may shift under Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6 and 8.5 for the years 2050 and 2070. The findings indicate Sungrass currently occupies a broad climatic niche, with habitat suitability most strongly influenced by precipitation patterns and elevation. Tropical regions with relatively stable climates were identified as the most favorable. Projections indicate a moderate expansion of suitable habitat by mid-century, with an expected increase of approximately 1.25 % by 2050 and 1.18 % by 2070 under both climate scenarios. Among the models used, Random Forest and Support Vector Machine showed the highest accuracy (∼98 %), supporting the suitability of the ensemble approach. While the models highlight key environmental drivers, the distribution data were predominantly sourced from Bangladesh, which may limit the spatial generalizability of the findings. Nonetheless, this study provides critical spatial understandings to guide early warning, habitat monitoring, and regional invasive species management. The results emphasize the need for proactive, climate-informed strategies to mitigate Sungrass invasion risk under evolving environmental conditions. • Due to climate change, Sungrass habitat in the Asia-Pacific is likely to expand by ∼1.25 % by 2050, then decrease by ∼0.89 % by 2070 under RCP 8.5 scenarios. • Suitability peaks in warm, wet lowlands, shaped by elevation and moderate seasonal precipitation. • Tropical regions in Asia-Pacific are at high-risk zones for future invasion. • Increased forest cover and effective forest management could reduce expansion by ∼0.85 %. • Ensemble models offer robust predictions but require caution in ecologically complex areas.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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)
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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 ».