Quantifying snow controls on vegetation greenness
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 [MaxNDVI] and its timing [MaxNDVI_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 (GrIS) 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 GrIS. 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‐MaxNDVI_DOY) varied spatially by 24–57 d. We quantified significant non‐linear relationships between the vegetation characteristics of MaxNDVI and MaxNDVI_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 MaxNDVI and MaxNDVI_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.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».