Snow Cover and Vegetation‐Induced Decrease in Global Albedo From 2002 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land surface albedo is an essential parameter in regional and global climate models, and it is markedly influenced by land cover change. Variations in the albedo can affect the surface radiation budget and further impact the global climate. In this study, the interannual variation of albedo from 2002 to 2016 was estimated on the global scale using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) datasets. The presence and causes of the albedo changes for each specific region were also explored. From 2002 to 2016, the MODIS‐based albedo decreased globally, snow cover declined by 0.970 (percent per pixel), while the seasonally integrated normalized difference vegetation index increased by 0.175. Some obvious increases in the albedo were detected in Central Asia, northeastern China, parts of the boreal forest in Canada, and the temperate steppe in North America. In contrast, noticeable decreases in the albedo were found in the Siberian tundra, Europe, southeastern Australia, and northeastern regions of North America. In the Northern Hemisphere, the greening trend at high latitudes made more contribution to the decline in the albedo. However, the dramatic fluctuation of snow‐cover at midlatitudes predominated in the change of albedo. Our analysis can help to understand the roles that vegetation and snow cover play in the variation of albedo on global and regional scales.
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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 ».