Analyzing pan-Arctic 1982–2006 trends in temperature and bioclimatological indicators (productivity, phenology and vegetation indices) using remote sensing, model and field data
Notice bibliographique
Résumé
Warming induced changes in Arctic vegetation have to date been studied through \nobservational and experimental field studies, leaving significant uncertainty about \nthe representativeness of selected field sites as well as how these field scale findings \nscale up to the entire pan-Arctic. The purposes of this thesis were therefore to \n1) analyze remotely-sensed/modeled temperature, Normalized Difference Vegeta- \ntion Indices (NDVI) and plant Net Primary Productivity (NPP) to assess coarse- \nscale changes (1982–2006) in vegetation; and 2) compare field, remote sensing and \nmodel outputs to estimate limitations, challenges and disagreements between data \nformats. The following data sources were used: \n • Advanced Very High Resolution Radiometer Polar Pathfinder Extended (APP- \n x, temperature & albedo) \n • Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, Normalized Dif- \n ference Vegetation Index (NDVI) & Enhanced Vegetation Index (EVI) ) \n • Landsat Enhanced Thematic Mapper (Landsat ETM, NDVI) \n • Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS, NDVI) \n • Global Productivity Efficiency Model (GloPEM, Net Primary Productivity \n (NPP)) \nOver the pan-Arctic (1982-2007), increases in temperature, total annual NPP and \nmaximum annual NDVI were observed. Increases in NDVI and NPP were found to \nbe closely related to increases in temperature according to non-parametric Sen’ \nslope and Mann Kendall tau tests. Variations in phenology were largely non- \nsignificant but related to increases in growing season temperature. \n Snow melt onset and spring onset correspond closely. MODIS, Landsat and \nGIMMS NDVI data sets agree well, and MODIS EVI and NDVI are very similar \nfor spring and summer at Fosheim Peninsula. GloPEM NPP and field estimates \nof NPP are poorly correlated, whereas GIMMS NDVI and GloPEM NPP are well \ncorrelated, indicating a need for better calibration of model NPP to field data. \n In summary, increases in pan-Arctic biological productivity indicators were ob- \nserved, and were found to be closely related to recent circumpolar warming. How- \never, these changes appear to be focused in regions from which recent field studies \nhave found significant ecological changes (Alaska), and coarse resolution remote \nsensing estimates of ecological changes have been less marked in other regions. Dis- \ncrepancies between results from model, field data and remote sensing, as well as \ncentral questions remaining about the impact of increases in productivity on soil- \nvegetation-atmosphere feedbacks, indicate a clear need for continued research into \nwarming induced changes in pan-Arctic vegetation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».