Vegetation greening in the canadian arctic related to decadal warming
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Notice bibliographique
Résumé
This study is presented within the context that climate warming and sea-ice decline has been occurring throughout much of the Arctic over the past several decades, and that terrestrial ecosystems at high latitudes are sensitive to the resultant alterations in surface temperatures. Results are from analyzing interannual satellite records of vegetation greenness across a bioclimate gradient of the Canadian Arctic over the period of 1982-2006. Here, we combine multi-scale sub-pixel analysis and remote sensing time-series analysis to investigate recent decadal changes in vegetation greenness along spatial gradients of summer temperature and vegetation. Linear autoregression temporal analysis of vegetation greenness was performed with relatively "pure" vegetation pixels of Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) data, spanning Low Arctic, High Arctic and polar desert ecosystems. Vegetation greenness generally increased over tundra ecosystems in the past two decades. Peak annual greenness increased 0.49-0.79%/yr over the High Arctic where prostrate dwarf shrubs, forbs, mosses and lichens dominate and 0.46-0.67%/yr over the Low Arctic where erect dwarf shrubs and graminoids dominate. However, magnitudes of vegetation greenness differ with length of time series and periods considered, indicating a nonlinear response of terrestrial ecosystems to climate change. The decadal increases of greenness reflect increasing vegetation production during the peak of the growing season, and were likely driven by the recent warming.
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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 découle