Climate change, growing season water deficit and vegetation activity along the north–south transect of eastern China from 1982 through 2006
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Considerable work has been done to examine the relationship between environmental constraints and vegetation activities represented by the remote sensing-based normalized difference vegetation index (NDVI). However, the relationships along either environmental or vegetational gradients are rarely examined. The aim of this paper was to identify the vegetation types that are potentially susceptible to climate change through examining their interactions between vegetation activity and evaporative water deficit. We selected 12 major vegetation types along the north–south transect of eastern China (NSTEC), and tested their time trends in climate change, vegetation activity and water deficit during the period 1982–2006. The result showed significant warming trends accompanied by general precipitation decline in the majority of vegetation types. Despite that the whole transect increased atmospheric evaporative demand (ET0) during the study period, the actual evapotranspiration (ETa) showed divergent trends with ET0 in most vegetation types. Warming and water deficit exert counteracting controls on vegetation activity. Our study found insignificant greening trends in cold temperate coniferous forest (CTCF), temperate deciduous shrub (TDS), and three temperate herbaceous types including the meadow steppe (TMS), grass steppe (TGS) and grassland (TG), where warming exerted more effect on NDVI than offset by water deficit. The increasing growing season water deficit posed a limitation on the vegetation activity of temperate coniferous forest (TCF), mixed forest (TMF) and deciduous broad-leaved forest (TDBF). Differently, the growing season brownings in subtropical or tropical forests of coniferous (STCF), deciduous broad-leaved (SDBF), evergreen broad-leaved (SEBF) and subtropical grasslands (STG) were likely attributed to evaporative energy limitation. The growing season water deficit index (GWDI) has been formulated to assess ecohydrological equilibrium and thus indicating vegetation susceptibility to water deficit. The increasing GWDI trends in CTCF, TCF, TDS, TG, TGS and TMS indicated their rising susceptibility to future climate change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».