ISSN: 2157-7625

Журнал экосистемы и экографии

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс источника CAS (CASSI)
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Онлайн-доступ к исследованиям в области окружающей среды (OARE)
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • Библиотека электронных журналов
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Онлайн-каталог SWB
  • Виртуальная биологическая библиотека (вифабио)
  • Публикации
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • Евро Паб
Поделиться этой страницей

Абстрактный

Multi Resolution Species Distributional Information Analyzing Macroecological Patterns

Youhua Chen

In this brief report, a simple scaling algorithm was developed for reconstructing range cells upon the original pixellevel distributional points of species. The algorithm could generate the distributional cells of species that covers all the original distributional points of species, but being with varying spatial resolutions (i.e., different sizes of the smallest operative area unit). As such, I could quantitatively evaluate the macroecological patterns (including richness, rarity hotspots, and the influence of spatial autocorrelation on structuring species’ richness and rarity patterns) on the basis of these varying-resolution species distributional layers. Resultant diversity patterns thus could be compared to the true patterns directly derived from species’ original distributional points. The present theoretical results showed that, the macroecological patterns identified from varying-resolution data could be basically consistent to those from the true distributional data, as long as there were not many multi-scaling distributional layers inside the whole dataset. However, the estimated macroecological patterns would be far departed from the true ones when there were a remarkable number of multi-scaling layers inside. Thus, I argued that the varying-resolution data could be utilized but with some cautions so as to accurately reveal ecological patterns and interpret the relationship between species diversity, distribution and environment.