Potential distributional shifts in North America of allelopathic invasive plant species under climat

来源 :植物多样性(英文版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:dragonunderwater
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
Predictive studies play a crucial role in the study of biological invasions of terrestrial plants under possible climate change scenarios,lnvasive species are recognized for their ability to modify soil mi-crobial communities and influence ecosystem dynamics.Here,we focused on six species of allelopathic flowering plants-Ailanthus altissima,Casuarina equisetifolia,Centaurea stoebe ssp.micranthos,Dioscorea bulbifera,Lantana camara,and Schinus terebinthifolia-that are invasive in North America and examined their potential to spread further during projected climate change.We used Species Distribution Models(SDMs) to predict future suitable areas for these species in North America under several proposed future climate models.ENMEval and Maxent were used to develop SDMs,estimate current distributions,and predict future areas of suitable climate for each species.Areas with the greatest predicted suitable climate in the future include the northeastern and the coastal northwestern regions of North America.Range size estimations demonstrate the possibility of extreme range loss for these invasives in the southeastern United States,while new areas may become suitable in the northeastern United States and southeastern Canada.These findings show an overall northward shift of suitable climate during the next few decades,given projected changes in temperature and precipitation.Our results can be utilized to analyze potential shifts in the distribution of these invasive species and may aid in the development of conservation and management plans to target and control dissemination in areas at higher risk for potential future invasion by these allelopathic species.
其他文献
针对传统卷积神经网络高分影像语义分割方法中忽略全局影像中目标像素之间关系的问题,文章显式地对全局空间目标上下文建模,将目标上下文卷积神经网络用于高分遥感影像语义分割,使用的方法包含粗分割分支和精细分割分支两个分支网络.首先,利用粗语义分割分支获得每一个像素的类别概率分布;然后,基于得到的类别概率分布和精分割的特征图获得每个类别的特征中心,根据类别特征中心对每个像素进行编码得到融合全局目标上下文的编码特征;最后,将像素的编码特征和精分割特征叠加,作为最终的表达特征用于精分割分支的语义分割任务.为验证算法在高
针对立体模型接边精度的自动化检查问题,提出了一种基于前方交会的立体模型接边精度检查方法.该方法是在自动匹配或手动判刺获取同名点的基础上,利用前方交会技术获取对应的地面点坐标,并进行坐标转换和坐标差计算.文章通过坐标差的中误差、平均值等各类指标,分析评估接边精度,并采用多组实测数据进行实验验证.分析结果表明,该方法能够准确高效地检测立体影像间的接边精度情况,可为立体模型质量评价和后续数据处理分析提供良好的数据支撑.
评价彝医火草灸联合电针治疗阳虚体质慢性疲劳综合征的临床疗效.将62例阳虚体质慢性疲劳患者随机分为观察组和对照组各31例,两组在针刺平行治疗的基础上,对照组采用红外线、观察组采用彝医火草灸联合隔日治疗,每周三次,疗程四周.综合各临床结果分析,对照组和观察组在中医体质、躯体及心理健康报告、疲劳严重程度量表以及疗效判定上均有一定改善,且观察组疗效更优(P<0.05).表明彝医火草灸联合针刺能明显改善阳虚体质慢性疲劳综合征的临床症状,显示出较好的临床应用前景和推广价值,为彝医特色灸法的临床应用提供了新思路、新方法
针对传统临街建筑立面测绘方法存在工作量大、效率低、设备昂贵、效果欠佳等问题,提出了一种利用无人机贴近摄影的临街建筑立面快速测绘方法.首先,根据临街建筑的空间位置分布,对临街建筑立面进行无人机贴近摄影航线规划;然后,利用无人机按规划航线对建筑立面进行贴近摄影,并利用拍摄的影像数据进行实景三维建模,构建精细的建筑物立面三维模型,将模型导入三维测绘软件完成建筑物立面测绘;最后,利用全站仪、测距仪等进行精度评估和效率分析,精度为±0.032 m,效率提升30.9%.结果表明,该方法可以快速获取建筑立面影像信息,实
为提高输电线杆塔三维重建的效率,解决传统方法在电力杆塔提取和重建方面不准确的问题,提出了蒙版残差卷积神经网络(Mask RCNN)辅助的高压电力杆塔快速三维重建技术.该方法将杆塔三维重建从整个环境三维重建的任务中分离出来,基于杆塔实例分割,采用基于蒙版的空三和密集匹配方法,直接对杆塔对象进行实例化三维重建,进而提高杆塔重建的效率.实验结果表明,该方法可显著提高密集匹配效率,在高压电力杆塔快速三维重建方面具有优势.
光谱角匹配分类以光谱整体相似度作为分类准则,却无法充分考虑光谱的局部细节特征,导致高光谱遥感影像的分类结果存在着较大的误差.针对此问题,提出一种联合光谱角与组合特征参数(spectral angle mapping-combination characteristic parameter,SAM-CCP)的新型高光谱影像分类方法.该方法在光谱角距离的基础上,引入光谱特征参数,有效突出光谱信息的局部特征,从而提高分类精度.首先,将地物反射光谱的整体特征和典型的吸收谷特征相结合,计算参数向量的欧式距离,并调节
将资源三号DEM和全球开放DEM进行全面的精度评估和对比分析,能有效促进其改进、推广和应用.文章以孟中印缅经济走廊典型区域为例,基于ICESat/GLA 14测高数据,利用平均误差、绝对平均误差、均方根误差和标准偏差四项统计指标,对资源三号卫星影像生产的DEM(ZY3-DEM)与SRTM1 DEM的质量进行对比,并分析不同坡度等级和土地覆盖类型下的绝对垂直误差和相对误差分布.结果表明:1)ZY3-DEM的质量较好,绝对垂直精度和相对精度均优于SRTM1 DEM.2)两种DEM数据的绝对垂直误差和点对坡度误
完善的花粉过敏监测体系对提升花粉过敏患者的生活质量具有积极意义.针对我国尚未形成花粉监测体系的现状以及花粉过敏人群病例数据的隐私性,文章结合舆情和遥感数据实现大范围花粉过敏的监测.通过相关性检验证明花粉过敏百度指数可以代表各地花粉浓度.基于M ODIS数据产品获取的植被指数、美国国家海洋和大气管理局获取的温度和降水等遥感数据,以致敏花粉植被种类丰富多样且花粉浓度数据较完整的北京市为例,通过人工神经网络建立花粉过敏百度指数和植被指数、温度、降水之间的花粉过敏监测模型,精度达72.82%,具有较高的可靠性.文
Paphiopedilum dianthum and P.micranthum are two endangered orchid species,with high ornamental and conservation values.They are sympatric species,but their leaf anatomical traits and flowering period have significant differences.However,it is unclear whet
Large-scale patterns of biodiversity and the underlying mechanisms that regulate these patterns are central topics in biogeography and macroecology.The Qinghai-Tibet Plateau serves as a natural labo-ratory for studying these issues.However,most previous s