Interaction network based early-warning indicators of vegetation transitions
Visualitza/Obre
Interaction network based.pdf (2,809Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1016/j.ecocom.2014.06.004
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/26550
Tipus de documentArticle
Data publicació2014-09-01
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Changes in vegetation patterns in semi-arid regions can precede the abrupt transition to bare soil. Here, complex network techniques are used to develop novel early-warning indicators for these desertification transitions. These indicators are applied to results from a local positive feedback vegetation model and are compared to classical indicators, such as the autocorrelation and variance of biomass time series. A quantitative measure is also introduced to evaluate the quality of the early-warning indicators. Based on this measure, the network-based indicators are superior to the classical ones, being more sensitive to the presence of the transition point.
CitacióTirabassi, G. [et al.]. Interaction network based early-warning indicators of vegetation transitions. "Ecological complexity", 01 Setembre 2014, vol. 19, p. 148-157.
ISSN1476-945X
Versió de l'editorhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1476945X14000695
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Interaction network based.pdf | 2,809Mb | Accés restringit |