NDVI–Climate relationships in high-latitude mountains of Alaska and Yukon Territory
Notice bibliographique
Résumé
High-latitude systems in northwestern Canada and Alaska have warmed rapidly. The aim of this study was to examine how a remotely sensed proxy of vegetation productivity varied among mountain ranges with respect to elevation and climate from 2002–2017. Our study area included high-latitude mountains in Alaska, USA, and Yukon Territory, Canada, ranging from cold arctic mountains in the tundra biome to warmer interior mountains areas within the boreal biome. We used the annual maximum Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data from the 250-m MODIS NDVI product as a proxy of maximum growing season photosynthetic activity. The long-term (16-year) and interannual pattern of maximum NDVI was investigated with respect to elevation, July temperature, and July precipitation classes within four climatic mountain regions. The July temperature lapse rate was consistently linear, whereas the long-term maximum NDVI lapse rate was nonlinear. At lower elevations, the high-precipitation region had the highest NDVI, whereas the interior mountains region had the highest NDVI at higher elevations. The long-term maximum NDVI was negatively correlated with July precipitation for areas with July temperature below 12°C. Above 12°C, NDVI was positively correlated with July precipitation, with the greatest rate of NDVI increase with precipitation at the warmest July temperature class. The pattern of interannual peak NDVI with respect to July temperature was not as strong as the long-term pattern; however, the only interannual negative correlation between peak NDVI and July temperature was at lower elevations within the interior mountains. We concluded that among a regional climatic gradient of mountain areas, low growing season temperature and length were likely constraining vegetation productivity, and lower growing season moisture may be an important constraint at the warmest interior mountains region.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».