清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

The Role of Spatial Morphology in Forest Landscape Fragmentation: Insights From Planted and Natural Forests of the Chinese Loess Plateau

黄土高原 碎片(计算) 自然(考古学) 天然林 黄土 农林复合经营 地理 形态学(生物学) 生态学 林业 环境科学 地质学 土壤科学 生物 地貌学 考古 古生物学
作者
Mei Zhang,Shichuan Yu,Zhong Zhao
出处
期刊:Land Degradation & Development [Wiley]
卷期号:35 (17): 5100-5114 被引量:4
标识
DOI:10.1002/ldr.5282
摘要

ABSTRACT This study aimed to emphasize the key role of spatial morphology of planted and natural forests on landscape fragmentation and to furnish a scientific foundation for the effective assessment of ecological restoration projects of vegetation on the Loess Plateau. The spatial morphological pattern and landscape fragmentation characteristics were analyzed using morphological spatial pattern analysis (MSPA) and forest area density methods. This is the inaugural study to reveal the linear and nonlinear relationships between forest landscape fragmentation and its driving factors using machine learning methods and introducing morphological indicators with two different strategies. The results showed significant differences in the spatial patterns and landscape fragmentation characteristics between planted and natural forests. The spatial patterns of planted and natural forests were found to be dominated by “Core” in terms of area, while “Branch” was more prevalent in terms of number. Compared to natural forests, planted forests were more fragmented. The introduction of the MSPA indicator significantly enhanced the explanatory power and predictive performance of the model despite the disparate contribution rates of the driving factors in planted and natural forests. This study highlights the importance of spatial morphology in understanding forest landscape fragmentation and provides a new combination of analytical techniques to better understand the complexity of forest ecosystems. These provide new insights into forest landscape restoration and sustainable management on the Loess Plateau.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
4秒前
phd发布了新的文献求助10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
禾页完成签到 ,获得积分10
48秒前
kdjm688完成签到,获得积分10
1分钟前
淡淡醉波wuliao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
2分钟前
zhangshenrong完成签到 ,获得积分10
2分钟前
自然亦凝完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
喻初原完成签到 ,获得积分10
2分钟前
现实的俊驰完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
汉堡包应助七安得安采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
七安得安发布了新的文献求助10
3分钟前
yipmyonphu完成签到,获得积分10
3分钟前
Benhnhk21完成签到,获得积分10
4分钟前
蔓越莓麻薯完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Vintoe完成签到 ,获得积分10
4分钟前
linkman发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
linkman发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
jjj完成签到,获得积分10
5分钟前
yiyixt完成签到 ,获得积分10
5分钟前
方白秋完成签到,获得积分0
5分钟前
原子超人完成签到,获得积分10
6分钟前
hehe完成签到,获得积分10
6分钟前
Jasper应助joysa采纳,获得10
6分钟前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
HZ发布了新的文献求助10
6分钟前
6分钟前
叶千山完成签到 ,获得积分10
7分钟前
joysa发布了新的文献求助10
7分钟前
HZ完成签到,获得积分20
7分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
8分钟前
Criminology34应助阿泽采纳,获得10
8分钟前
QQWRV发布了新的文献求助30
8分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
Comprehensive Methanol Science Production, Applications, and Emerging Technologies 2000
From Victimization to Aggression 1000
化妆品原料学 1000
小学科学课程与教学 500
Study and Interlaboratory Validation of Simultaneous LC-MS/MS Method for Food Allergens Using Model Processed Foods 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5644940
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4766456
关于积分的说明 15025933
捐赠科研通 4803292
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2568166
邀请新用户注册赠送积分活动 1525618
关于科研通互助平台的介绍 1485156