Seasonal climate drivers of peak NDVI in a series of Arctic peatlands
Notice bibliographique
Résumé
Changes in plant cover and productivity are important in driving Arctic soil carbon dynamics and sequestration, especially in peatlands. Warming trends in the Arctic are known to have resulted in changes in plant productivity, extent and community composition, but more data are still needed to improve understanding of the complex controls and processes involved. Here we assess plant productivity response to climate variability between 1985 and 2020 by comparing peak growing season NDVI (Normalised Difference Vegetation Index data from Landsat 5 and 7), to seasonal-average weather data (temperature, precipitation and snow-melt timing) in nine locations containing peatlands in high- and low-Arctic regions in Europe and Canada. We find that spring (correlation 0.36 for peat dominant and 0.39 for mosaic; MLR coefficient 0.20 for peat, 0.29 for mosaic), summer (0.47, 0.42; 0.18, 0.17) and preceding-autumn (0.35, 0.25; 0.33, 0.27) temperature are linked to peak growing season NDVI at our sites between 1985 and 2020, whilst spring snow melt timing (0.42, 0.45; 0.25, 0.32) is also important, and growing season water availability is likely site-specific. According to regression trees, a warm preceding autumn (September-October-November) is more important than a warm summer (June-July-August) in predicting the highest peak season productivity in the peat-dominated areas. Mechanisms linked to soil processes may explain the importance of previous-Autumn conditions on productivity. We further find that peak productivity increases in these Arctic peatlands are comparable to those in the surrounding non-peatland-dominant vegetation. Increased productivity in and around Arctic peatlands suggests a potential to increased soil carbon sequestration with future warming, but further work is needed to test whether this is evident in observations of recent peat accumulation and extent.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».