Detecting hotspots of ecosystem change with remote sensing across the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic region is warming faster than elsewhere on Earth, at a rate nearly twice the global average. This warming is expected to negatively impact vegetation, hydrology, terrain thaw, and many other ecosystem properties. Here we identify primary hotspots of landscape changes occurring across the Arctic using multiple observations from reanalysis and satellite remote sensing, spanning visible, near-infrared, and thermal infrared (VIS-NIR-TIR) and microwave bands. This suite of VIS-NIR-TIR and microwave-derived products allows for the longer-term monitoring of ecological indicators for climate (e.g., temperature and precipitation), landscape surface frozen status, ecosystem water stress, and vegetation. Specifically, we examined “hotspots” (i.e., Getis-Ord Gi* statistics) and associated rates of change in thermal state, including near-surface air temperature; annual start and length of the surface non-frozen period; soil thaw depth. To identify regional changes in wetness, we examined hotspots of change and trends in precipitation; snow cover; surface water inundation; soil moisture status. For vegetation, we examined VIS-NIR greenness indices; annual start date and length of growing season; history of disturbance (i.e., fires). Lastly, we examined higher (30 m) resolution Landsat and Sentinel 2 imagery and in situ observations to better understand the drivers of change and the potential impacts to local communities and infrastructure. Our hotspot analysis indicated the most severe changes occurring in the Russian Far East, the Northwest Territories of Canada, and portions of Alaska including the North Slope. Specifically, the Northwest Territories have experienced warming, greening and wetting while the Russian Far East has experienced large temperature increases, an increase in permafrost active layer thickness, and a potential lengthening of the non-frozen season (as indicated by the classification of the ground surface state by microwave remote sensing). The North Slope of Alaska has experienced increasing temperatures, precipitation and a decrease in the number of frozen days per year. Information obtained through this remote sensing analysis, integrated into a geographic information system, can be used to better support decision making for land management and risk assessments across the rapidly warming Arctic-boreal region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».