A Climate Suitability Analysis for Western Hemlock: Modeling Future Occurrence Probability of Tsuga heterophylla at the UBC Vancouver Campus
Notice bibliographique
Résumé
To manage future green spaces on campus and adopt to the changing climate, the Social Ecological Economic Development Studies (SEEDS) program of the University of British Columbia (UBC) organized a series of projects to predict the climate suitability (occurrence probability) of some common tree species existing at the UBC Vancouver campus by 2100. With a generally low climate suitability, coniferous trees are more vulnerable to the change of precipitation and temperature, and climate change is threatening the growth of coniferous trees in British Columbia, Canada. Western hemlock (Tsuga heterophylla) is a common coniferous tree species occurring at UBC Vancouver campus and was chosen to be analyzed in this study. The analysis of climate suitability was done using a MaxEnt model. As a machine-learning algorithm not requiring data about absent points, MaxEnt is considered to be a good tool for predicting the distribution of species. There were 19 bioclimatic variables tested in the analysis, and the precipitation in the coldest quarter of the year was determined to be the most important climatic variable affecting the growth of Western hemlock. The results showed that the occurrence probability of Western hemlock would drop from its current ~87% to ~10% under one of the most likely climate models in 2100. Although this result could not represent the real occurrence probability of Western hemlock by the end of the century due to the limited data and variables considered (climate only), this study provided a reference for future climate suitability analysis at UBC Vancouver campus of other tree species and could potentially help with the protection of existing Western hemlock at the campus.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».