Challenges in modeling the abundance of 105 tree species in eastern North America for climate change research
Notice bibliographique
Résumé
Trees are expected to modify their distribution and abundance in response to climate change with important consequences on forestry management practices and forest diversity.Whereas Species Distribution Models have been commonly used to relate known occurrence of species to the current climate as a first step to project future suitable environmental space, modeling abundance patterns using Species Abundance Models (SAMs) remains a challenge.This research aimed to:1) evaluate the predictive performance of SAMs in predicting the current abundance of 105 tree species in eastern North America in response to climatic, topographic and edaphic predictors, and 2) explain the variation in SAMs" performance among species.The relative importance values of 105 tree species were first related to environmental predictors using Random Forest.The predictive performance of SAMs for each tree species was then assessed using the coefficient of determination (R).Finally, multiple linear regression was performed to explain the variation in SAMs" performance among species (R) using biogeographical and spatial attributes of species as explanatory variables.Predicting the current relative abundance of tree species using a combination of climatic, topographic, and edaphic variables was only partially successful.The coefficients of determination (R) for all SAMs ranged from 0.000 to 0.857 with a mean of 0.258 and a standard deviation of 0.18.Black spruce (Picea mariana) had the best predictive model and Florida maple (Acer barbatum) the worst.Forty-one species out of 105 (39 %) had R 0.3.These species had climate as the best and/or second best environmental predictor, except for Quercus macrocarpa, Pinus rigida, Pinus resinosa, and Ulmus alata, which were best predicted by non-climatic variables.The variation in the performance of SAMs among species was best explained by the range of relative abundance values and the spatial aggregation of species.This study highlighted the challenge in accurately predicting the relative abundance of trees in relation to current and therefore future climate, and identified species for which modeling approach ii worked best and for which abundance patterns would likely respond to climate change.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».