Potential Distribution Modeling and Conservation Gap Identification for Rare and Endangered Plant Species: A Case Study of 10 Species in Hubei Province
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With the continuous increase in the demand for land and natural resources, driven by population growth and economic expansion, the conservation of rare and endangered species faces mounting pressure. Exploring how to achieve the target of conserving 30% of the global terrestrial area proposed by the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework is of great significance for biodiversity and species protection. This study employed a combined SDMs–InVEST modeling approach to predict the current and future potential distributions, habitat quality, and carbon storage of 10 protected plant species in Hubei Province. Using the high‐potential distribution areas of these 10 species as conservation targets, combined with regions of high habitat quality and carbon storage, Marxan was applied to identify conservation gaps for these 10 protected plant species in Hubei Province. Results indicate that the province‐wide mean Habitat Quality Index (HQI) is projected to increase gradually from 0.355 to 0.366, while spatial heterogeneity of HQI will become more pronounced—western mountainous areas show marked HQI improvements, whereas HQI around central–eastern urban agglomerations declines significantly. Total ecosystem carbon storage in Hubei is projected to rise from 2.11 × 10 9 t to 2.13 × 10 9 t. On the basis of 423 occurrence records spanning 10 species (10 genera, 9 families), ensemble SDMs found climate to be the primary determinant of potential distributions; however, the future influence of anthropogenic disturbance and effects of habitat patches (EHPs) is projected to increase, leading to a 2.6% contraction in the total area of core potential distribution zones. These findings provide spatially explicit scientific guidance for optimizing regional protected‐area networks and for aligning biodiversity conservation with carbon management objectives under China's dual‐carbon strategy. Furthermore, multi‐period systematic conservation planning revealed significant protection gaps in interprovincial mountainous regions, forming four key aggregation zones: the Jinqian River source region (Shiyan–Shaanxi), the Tongbai Mountain belt (Suizhou–Henan), the Mufu Mountain region (Xianning), and the Wuling Mountain corridor (Enshi–Chongqing). These regions represent future conservation priorities. Our findings indicate that priority should be given to establishing new nature reserves selected from the 219 conservation gap planning units identified in this study, in order to strengthen the regional conservation‐planning system for rare and endangered plants in Hubei Province and to provide scientific and theoretical support for achieving the targets of the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».