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Enregistrement W2984172944 · doi:10.1088/1748-9326/ab5429

The role of land cover change in Arctic-Boreal greening and browning trends

2019· article· en· W2984172944 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Wang, M. A. Friedl

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésNormalized Difference Vegetation IndexBorealPhysical geographyLand coverEnvironmental scienceTaigaVegetation (pathology)PermafrostGreeningArcticClimate changeLand useGeographyClimatologyEcologyForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many studies have used time series of satellite-derived vegetation indices to identify so-called greening and browning trends across the northern high-latitudes and to suggest that the productivity of Arctic-Boreal ecosystems is changing in response to climate forcing at local and continental scales. However, disturbances that alter land cover are prevalent in Arctic-Boreal ecosystems, and changes in Arctic-Boreal land cover, which complicate interpretation of trends in vegetation indices, have mostly been ignored in previous studies. Here we use a new land cover change dataset derived from Landsat imagery to explore the extent to which land cover and land cover change influence trends in the normalized difference vegetation index (NDVI) over a large (3.76 M km 2 ) area of NASA’s Arctic Boreal Vulnerability Experiment, which spans much of northwestern Canada and Alaska. Between 1984 and 2012, 21.2% of the study domain experienced land cover change and 42.7% had significant NDVI trends. Land cover change occurred in 27.6% of locations with significant NDVI trends during this period and resulted in greening and browning rates 48%–128% higher than in areas of stable land cover. While the majority of land cover change areas experienced significant NDVI trends, more than half of areas with stable land cover did not. Further, the extent and magnitude of browning and greening trends varied substantially as a function of land cover class and land cover change type. Forest disturbance from fire and timber harvest drove over one third of statistically significant NDVI trends and created complex mosaics of recent forest loss (as browning) and post-disturbance recovery (as greening) at both landscape and continental scale. Our results demonstrate the importance of land cover changes in highly disturbed high-latitude ecosystems for interpreting trends of NDVI and productivity across multiple spatial scales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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