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Enregistrement W2774312554 · doi:10.3390/rs9121258

Grassland Phenology Response to Drought in the Canadian Prairies

2017· article· en· W2774312554 sur OpenAlexafffundabout
Tengfei Cui, Lawrence W. Martz, Xulin Guo

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPhenologyGrasslandPrecipitationGrowing seasonEnvironmental scienceEvapotranspirationClimate changeClimatologyGlobal warmingPhysical geographyEcologyGeographyBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drought is a significant climatic disturbance in grasslands, yet the impact drought caused by global warming has on grassland phenology is still unclear. Our research investigates the long-term variability of grassland phenology in relation to drought in the Canadian prairies from 1982 to 2014. Based on the start of growing season (SOG) and the end of growing season (EOG) derived from Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) NDVI3g datasets, we found that grasslands demonstrated complex phenology trends over our study period. We retrieved the drought conditions of the prairie ecozone at multiple time scales from the 1- to 12-month Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI). We evaluated the correlations between the detrended time series of phenological metrics and SPEIs through Pearson correlation analysis and identified the dominant drought where the maximum correlations were found for each ecozone and each phenological metric. The dominant drought over preceding months account for 14–33% and 26–44% of the year-to-year variability of SOG and EOG, respectively, and fewer water deficits would favor an earlier SOG and delayed EOG. The drought-induced shifts in SOG and EOG were determined based on the correlation between the dominant drought and the year-to-year variability using ordinary least square (OLS) method. Our research also quantifies the correlation between precipitation and the evolution of the dominant droughts and the drought-induced shifts in grassland phenology. Every millimeter (mm) increase in precipitation accumulated over the dominant periods would cause SOG to occur 0.06–0.21 days earlier, and EOG to occur 0.23–0.45 days later. Our research reveals a complex phenology response in relation to drought in the Canadian prairie grasslands and demonstrates that drought is a significant factor in the timing of both SOG and EOG. Thus, it is necessary to include drought-related climatic variables when predicting grassland phenology response to climate change and variability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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