Characteristics and drivers of global NDVI‐based FPAR from 1982 to 2006
Notice bibliographique
Résumé
Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FPAR) is a state parameter in most ecosystem productivity models and is also the key terrestrial product. In this study, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) was used to estimate FPAR from 1982 to 2006, using an intermediate model. Our research focused on the analysis of long‐term global FPAR interannual trend patterns and driving forces involving climate and land cover changes. Results showed that interannual trend and spatial distribution patterns of global FPAR were independent of the changes in AVHRR instruments, and differed by season dynamics and vegetation types. Compared with other seasons, the period during JJA (June–August) exhibited more areas with decreasing FPAR and greater reduction range. For FPAR interannual trend, a wholly different correlation pattern was observed between temperature and precipitation, especially for arid and semi‐arid regions. A significant influence of extreme droughts such as those associated with El Nino/Southern Oscillation (ENSO) on FPAR variability was found. The result also revealed the increasing and decreasing interannual trend of FPAR corresponding to the afforestation in the Three North Shelterbelts Program in China and deforestation in tropical forests in Southeast Asia. Driving factor analysis indicated that the climate and land cover changes had an interactive effect on the FPAR annual anomalous variation.
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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 ».