Diagnosis of Global Vegetation-Atmosphere Interactions at the Interannual Time Scale
Notice bibliographique
Résumé
Time-lag correlation between monthly leaf area index(LAI) derived from satellite remote sensing by NOAA Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR),2-m air temperature from ERA40 reanalysis and precipitation from Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation(CMAP) during the 19-year period(1982-2000) is analyzed for the whole year and four seasons.Self-correlations of LAI,temperature and precipita-tion are calculated.Feedback of LAI on later time temperature and precipitation is studied based on linear theory.By comparing the simultaneous LAI-temperature and LAI-precipitation correlations,it is found that LAI is more closely related to concurrent temperature than concurrent precipitation around most parts of the global continents,with generally positive(negative) LAI-temperature correlation coefficients to the north(south) of 30°N.As for the LAI-temperature or LAI-precipitation relationship with LAI lagging one month,LAI is more closely and positively correlated with antecedent precipitation in most parts of the mid-low latitudes of the Northern Hemisphere and southward of 20°S;whereas LAI is more closely connected with one-month earlier temperature in the eastern mid-latitudes of the Northern Hemisphere and in the southern tropics,with positive correlation in the mid-latitudes of the Northern Hemisphere and southern tropical Africa and negative correlation in eastern Amazon and northern Australia.The aforementioned LAI-temperature correlations are most significant during spring and autumn,whereas LAI is more closely correlated with one-month earlier precipitation during rainy seasons,i.e.JJA(June,July,August) for the Northern Hemisphere and DJF(December,January,February) for the Southern Hemisphere.Significant positive feedback of LAI on later surface temperature exists in the mid-high latitudes of North America,West Europe,and eastern Eurasian continent;whereas significant negative feedback on temperature occurs around most parts to the south of 20°S.The explained variance by the feedback of LAI on temperature can be as large as 20% of the total variance poleward of 20°S and 20°N.Significant positive feedback of LAI on precipitation occurs in northwestern Canada,southern East European plain,northeastern Eurasian continent,northern part of the Indo-China Peninsula,and coastal areas of the tropics,such as eastern Amazon plain,to the east of the East African Plateau and northwestern Australia;whereas most of the negative feedback of LAI on precipitation is not statistically significant.The explained variance by the feedback of LAI on precipitation can be as large as 20% of the total variance poleward of 20°N.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».