​【Urban For. Urban Greening】为城市环境确定适合气候的植物：将机器学习与传统植物选择工具相结合

文章预览

【Urban Forestry & Urban Greening】 为城市环境确定适合气候的植物：将机器学习与传统植物选择工具相结合 01 摘要     气候变化加剧了城市热岛效应，增加了极端天气条件，对公共卫生和城市植被构成风险。为了应对这些挑战，选择适合气候的城市植物物种至关重要。由于忽视了人为因素，传统的基于气候生态位的方法在城市环境中往往无法满足要求。我们的研究通过引入一种创新的城市植物选择方法来解决这一研究差距，该方法通过机器学习整合了脆弱性指标、专家共识和植物引入记录。     我们确定了对中国北京城市植物生存至关重要的 8 个气候变量，并确定了 1,070 种城市植物物种的 8 个气候变量在两个时期的安全边际：基线 （1981-2010） 和未来 （2041-2070）。根据现有评价数据、专家共识和植物引进记录，将 247 种植物的适应性分为 3 个适 ………………………………