Evaluation of Vegetation Responses to Climatic Factors and Global Vegetation Trends using GLASS LAI from 1982 to 2010
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation growth has been profoundly affected by global climate change. It is important to investigate vegetation responses to climatic factors and vegetation trends with remote sensing data. In this study, we explored the responses of global vegetation to 3 climatic factors (temperature, precipitation, and solar radiation) and global vegetation trends based on the Global Land Surface Satellite (GLASS) Leaf Area Index (LAI) dataset from 1982 to 2010. The main findings are: (i) the vegetation responses to temperature and precipitation have no apparent time-lag and the vegetation response to the solar radiation has a time-lag of 1 month in most places in the northern hemisphere; (ii) the driving factor of the growth of vegetation was air temperature, followed by precipitation and solar radiation; (iii) the closest relationships between vegetation and climatic factors were observed in mixed forest, deciduous needleleaf forest, and shrublands at northern mid- and high-latitude; (iv) a map of global vegetation trends from 1982 to 2010 was derived, and showed that the proportion of vegetated pixels with significant increasing and decreasing trends was 34.73% and 6.59% (p < 0.05), respectively; (v) more reasonable vegetation trends can be obtained from the GLASS LAI dataset in the perennial cloud-covered regions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».