中山大学彭少麟、周婷团队首次利用滨海矮林植物构型揭示其植被分类

查找参加最新学术会议,发表EI、SCI论文,上学术会议云
2025年第四届算法、数据挖掘与信息技术国际会议(ADMIT 2025)
2025年第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)
2025年第八届数据科学和信息技术国际会议(DSIT 2025)
2025年数据科学与智能系统国际会议(DSIS 2025)
2025年第四届先进的电子、电气和绿色能源国际会议 (AEEGE 2025)
2025年第二届亚太计算技术、通信和网络会议(CTCNet 2025)
艾思科蓝 | 学术会议 | 学术期刊 | 论文辅导 | 论文编译 | 发表支持 | 论文查重

(通讯员 周婷)近日,生命科学学院彭少麟、周婷团队在植物学经典期刊Plant, Cell & Environment上刊发最新研究成果。团队基于构型性状变异首次提出滨海矮林植被的分类地位和体系,对完善植被分类有创新性意义。

在植被生态学中,如何将反映植物形态和结构特征的构型性状有效整合进现有的植被分类框架中,是一个亟待解决的科学问题。

彭少麟、周婷团队针对这一科学难题,探讨植物构型在提升植被分类准确性中的作用,在2021年至2023年期间,通过对沿海矮化森林(CDF)和沿海典型森林(NCDF)的样本进行比较,探讨植物构型性状如何影响植物的生长和生态适应性,并尝试通过植物构型性状实现植被分类。

研究结果表明,植物构型对不同类型群落的划分呈现出最高的重要性,且远高于以叶片性状为代表植物功能性状(图1)。不仅如此,植物构型对同一类型群落的不同群丛的聚类也表现优秀(图2)。

中山大学彭少麟、周婷团队首次利用滨海矮林植物构型揭示其植被分类

图1各类变量对CDF和NCDF分类模型的相对重要性(A),分类模型的精度评价信息(B)以及植物性状与其它因素的热度图(C)。

中山大学彭少麟、周婷团队首次利用滨海矮林植物构型揭示其植被分类

图2 针对CDF的群丛,基于植物构型性状的Hierarchical Clustering(A)、传统的基于物种的TWINSPAN Clustering(B)和基于植物构型性状的GMM Clustering(C);三种聚类结果的交叉表以及一致性评价(D和E)。

论文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/pce.15314

© 版权声明
2025年第四届算法、数据挖掘与信息技术国际会议(ADMIT 2025)
2025年第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)
2025年第八届数据科学和信息技术国际会议(DSIT 2025)
2025年数据科学与智能系统国际会议(DSIS 2025)
第二届大数据分析与人工智能应用学术会议(BDAIA2025)
2025年第四届先进的电子、电气和绿色能源国际会议 (AEEGE 2025)
2025年第二届亚太计算技术、通信和网络会议(CTCNet 2025)
艾思科蓝 | 学术会议 | 学术期刊 | 论文辅导 | 论文编译 | 发表支持 | 论文查重

相关文章

查找最新学术会议,发表EI、SCI论文,上学术会议云
艾思科蓝 | 学术会议 | 学术期刊 | 论文辅导 | 论文编译 | 发表支持 | 论文查重

暂无评论

none
暂无评论...