Intercomparison, interpretation, and assessment of spring phenology in North America estimated from remote sensing for 1982–2006
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shifts in the timing of spring phenology are a central feature of global change research. Long‐term observations of plant phenology have been used to track vegetation responses to climate variability but are often limited to particular species and locations and may not represent synoptic patterns. Satellite remote sensing is instead used for continental to global monitoring. Although numerous methods exist to extract phenological timing, in particular start‐of‐spring (SOS), from time series of reflectance data, a comprehensive intercomparison and interpretation of SOS methods has not been conducted. Here, we assess 10 SOS methods for North America between 1982 and 2006. The techniques include consistent inputs from the 8 km Global Inventory Modeling and Mapping Studies Advanced Very High Resolution Radiometer NDVIg dataset, independent data for snow cover, soil thaw, lake ice dynamics, spring streamflow timing, over 16 000 individual measurements of ground‐based phenology, and two temperature‐driven models of spring phenology. Compared with an ensemble of the 10 SOS methods, we found that individual methods differed in average day‐of‐year estimates by ±60 days and in standard deviation by ±20 days. The ability of the satellite methods to retrieve SOS estimates was highest in northern latitudes and lowest in arid, tropical, and Mediterranean ecoregions. The ordinal rank of SOS methods varied geographically, as did the relationships between SOS estimates and the cryospheric/hydrologic metrics. Compared with ground observations, SOS estimates were more related to the first leaf and first flowers expanding phenological stages. We found no evidence for time trends in spring arrival from ground‐ or model‐based data; using an ensemble estimate from two methods that were more closely related to ground observations than other methods, SOS trends could be detected for only 12% of North America and were divided between trends towards both earlier and later spring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».