Changes in Day and Night Temperatures and Their Asymmetric Effects on Vegetation Phenology for the Period of 2001–2016 in Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Asymmetrical changes in day and night temperatures (Td, Tn) have become a hot topic in climate change research. Using the MODIS 8-day synthetic temperature (MOD11A2) and the SPOT-VGT/PROBA_V 10-day synthetic normalized difference vegetation index (NDVI), we analyzed the spatiotemporal trends of Td and Tn in spring and autumn in Northeast China during the period of 2001–2016 and the partial correlation between temperature and vegetation phenology (start of season, SOS; end of season, EOS). We revealed that spring Td was the main negative factor pertaining to SOS. An increasing Td resulted in a delayed SOS in arid and semiarid regions, while in boreal areas, an increasing Td ensured the heat required for vegetation growth and prompted the SOS to advance. Conversely, EOS was positively correlated with Tn in autumn. Areas showing positive correlations between Tn and EOS totaled 73.26%, and 14.19% of the areas had a significant correlation (p < 0.05). However, the effects of Td on EOS were not as significant as Tn, and only at a 10.62% correlation did Td achieve significance, which was mostly attributable to areas of high elevation and latitude. Our results are crucial for future improvements in dynamic vegetation activities in response to climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».