Quantifying snow controls on vegetation greenness
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow is a key driver for biotic processes in Arctic ecosystems. Yet, quantifying relationships between snow metrics and biological components is challenging due to lack of temporally and spatially distributed observations at ecologically relevant scales and resolutions. In this study, we quantified relationships between snow, air temperature, and vegetation greenness (using annual maximum normalized difference vegetation index [Max NDVI ] and its timing [Max NDVI _ DOY ]) from ground‐based and remote‐sensing observations, in combination with physically based models, across a heterogeneous landscape in a high‐Arctic, northeast Greenland region. Across the 98‐km distance from the Greenland Ice Sheet (Gr IS ) to the coast, we quantified significant inland–coast gradients of air temperature, winter precipitation (using pre‐melt snow‐water‐equivalent [ SWE ]), and snowmelt timing (using snow‐free day of year [SnowFree_ DOY ]). Near the coast, the mean annual air temperature was 4.5°C lower, the mean SWE was 0.3 m greater, and the mean SnowFree_ DOY was 37 d later, than near the Gr IS . The regional continentality gradient was eight times stronger than the south‐to‐north air–temperature gradient along the Greenland east coast. Across this strong gradient, the mean vegetation greening‐up period (SnowFree_ DOY ‐Max NDVI _ DOY ) varied spatially by 24–57 d. We quantified significant non‐linear relationships between the vegetation characteristics of Max NDVI and Max NDVI _ DOY , and SWE , SnowFree_ DOY , and growing degree‐days‐sums during greening‐up (Greening_ GDD ) across the 16‐yr study period (2000–2015). These demonstrated that the snow metrics, both SWE and SnowFree_ DOY , were more important drivers of Max NDVI and Max NDVI _ DOY than Greening_ GDD within this seasonally snow‐covered region. The methodologies that provided temporally and spatially distributed snow, air temperature, and vegetation greenness data are applicable to any snow‐ and vegetation‐covered area on Earth.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,004 |
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 découle