Quantifying the influences of grazing, climate and their interactions on grasslands using Landsat TM images
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Appropriate grazing management ensures sustainable productivities of grassland ecosystems while maintaining grassland services. Thus, it is important to understand the influences of grazing management on grassland ecosystems, which can be monitored by measuring grassland response (e.g. leaf area index [LAI]) to grazing management. However, the measured grassland response includes the impact not only of grazing management, but also of other factors and their interactions, such as climate variability and fire. Therefore, to better study the effects of grazing management, grassland response to grazing needs to be quantified separately from that of other factors which influence grasslands and their interactions. The aim of our research was to quantify these interactions using Landsat thematic mapper (TM) images with long‐term datasets at a regional scale. We studied vegetation using a manipulative grazing experiment that applied a range of low to high cattle stocking rates from 2008 to 2011 in a northern native mixed‐prairie in Saskatchewan. Results show that precipitation, temperature, interaction between temperature and precipitation, cattle density, interaction between temperature and cattle density, and the interaction among cattle density and climate parameters explained 65.5, 14.5, 9.8, 1.7, 1.4 and 0.5% of the variation in grassland LAI, respectively; thus, precipitation has the dominant effect in mixed‐grass prairies, while temperature and the interaction between temperature and precipitation have only moderate effects, and grazing intensity and the interaction between grazing intensity and climate variations have relatively low effects. The results also suggest that grassland response to grazing can be quantitatively separated from that of climate variability with the prior knowledge of grazing intensity, even though the influences of precipitation on LAI overrode the effects of short term grazing.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».