Vegetation Greening Trends at Two Sites in the Canadian Arctic: 1984–2015
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study examined vegetation greening at two arctic sites: the Apex River Watershed (ARW), Baffin Island, Nunavut (a Low Arctic site) and the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory (CBAWO), Melville Island, Nunavut (a High Arctic site). The vegetation at both study sites was characterized using a supervised land-cover classification approach using high spatial resolution satellite remote sensing data (i.e., IKONOS [4 m] and WorldView-2 [2 m]). Meanwhile, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data spanning the past 30 years were derived from intermediate spatial resolution data (i.e., Landsat TM/ETM/OLI [30 m]). The land-cover classifications were used to partition the Landsat NDVI time series by vegetation type. Climate variables (i.e., temperature, precipitation, and growing season length [GSL]) were examined to explore potential relationships of NDVI to climate warming trends. The results of the land-cover classifications demonstrated inherent trends of vegetation types along elevation and moisture gradients. The NDVI time series for the CBAWO (1985–2015) demonstrated an overall significant increase in greening, specifically in the dry and mesic vegetation types. Conversely, similar greening (overall or by vegetation type) was not observed for the ARW (1984–2015). Based on climate data from the nearest permanent weather station (Mould Bay, Nunavut), the overall increase in NDVI at the CBAWO was largely attributed to a significant increase in July temperatures and GSL.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».