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Enregistrement W4224246856 · doi:10.1088/1748-9326/ac6965

Time-series maps reveal widespread change in plant functional type cover across Arctic and boreal Alaska and Yukon

2022· article· en· W4224246856 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew J. Macander, Peter R. Nelson, Timm W. Nawrocki, Gerald V. Frost, Kathleen M. Orndahl, Eric C. Palm, Aaron F. Wells, S. J. Goetz

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development ProgramNational Park ServiceGoddard Space Flight Center
Mots-clésTundraEvergreenDeciduousArctic vegetationBorealTaigaVegetation (pathology)ShrubPhysical geographyArcticEnvironmental scienceEcologyClimate changeLand coverGeographyLand useBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Widespread changes in the distribution and abundance of plant functional types (PFTs) are occurring in Arctic and boreal ecosystems due to the intensification of disturbances, such as fire, and climate-driven vegetation dynamics, such as tundra shrub expansion. To understand how these changes affect boreal and tundra ecosystems, we need to first quantify change for multiple PFTs across recent years. While landscape patches are generally composed of a mixture of PFTs, most previous moderate resolution (30 m) remote sensing analyses have mapped vegetation distribution and change within land cover categories that are based on the dominant PFT; or else the continuous distribution of one or a few PFTs, but for a single point in time. Here we map a 35 year time-series (1985–2020) of top cover (TC) for seven PFTs across a 1.77 × 10 6 km 2 study area in northern and central Alaska and northwestern Canada. We improve on previous methods of detecting vegetation change by modeling TC, a continuous measure of plant abundance. The PFTs collectively include all vascular plants within the study area as well as light macrolichens, a nonvascular class of high importance to caribou management. We identified net increases in deciduous shrubs (66 × 10 3 km 2 ), evergreen shrubs (20 × 10 3 km 2 ), broadleaf trees (17 × 10 3 km 2 ), and conifer trees (16 × 10 3 km 2 ), and net decreases in graminoids (−40 × 10 3 km 2 ) and light macrolichens (−13 × 10 3 km 2 ) over the full map area, with similar patterns across Arctic, oroarctic, and boreal bioclimatic zones. Model performance was assessed using spatially blocked, nested five-fold cross-validation with overall root mean square errors ranging from 8.3% to 19.0%. Most net change occurred as succession or plant expansion within areas undisturbed by recent fire, though PFT TC change also clearly resulted from fire disturbance. These maps have important applications for assessment of surface energy budgets, permafrost changes, nutrient cycling, and wildlife management and movement analysis.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0060,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations62
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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