Inter‐ and intra‐annual variability of vegetation in the northern hemisphere and its association with precursory meteorological factors
Notice bibliographique
Résumé
Determination of phenological variation is one of the most critical challenges in dynamic vegetation modeling, given the lack of a strong theoretical framework. Previous studies generally focused on the timing of a phenological event (e.g., bud‐burst or onset of growing season) and its atmospheric prompts, but not on the interactive variations across phenological stages. This study, therefore, investigated the inter‐ and intra‐annual variability existing in all the phenological stages and the relations of the variability with four meteorological variables (surface temperature ( T s ), shortwave radiation ( SW ), vapor pressure deficit ( VPD ), and precipitation ( PRCP )) using a 25‐year (1982‐2006) dataset of leaf area index (LAI) from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR). Our six study sites of each 4° × 4° grids (mixed forest in China, deciduous needle‐leaf forest in Siberia, evergreen needle‐leaf forest in western Canada, grass in Gobi, and crops in the Central United States and southeastern Europe) include various vegetation types, local climates, and land‐use types in the mid‐latitudes of the northern hemisphere. Empirical orthogonal function (EOF) analysis with detrended LAI anomalies identified the two leading EOF modes that account for the amplitude and phase of the monthly LAI variations. The inter‐annual correlation between the principle components (PCs) of the two modes and the meteorological variables for spring and summer showed that the amplitude and phase modes (AM and PM, respectively) were affected by different dominant meteorological factors. Over most of the study regions, AM was positively correlated with PRCP and negatively with T s , SW , and VPD , while PM was predominantly positively correlated with T s . The contrasting responses of the two EOF modes to T s reflect environmental limitations on plant growth such as early start of growth, but with a reduced value of maximum LAI in a year with a warm spring. In addition, insignificant correlations between AM and PRCP , as well as negative correlations between PM and PRCP , in the crop regions suggest that human interventions such as advanced irrigation systems also play a key role in vegetative activity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».