Impacts of climate change and human activities on vegetation NDVI in China’s Mu Us Sandy Land during 2000–2019
Notice bibliographique
Résumé
There are many ecologically fragile areas similar to China’s Mu Us Sandy Land in the world, which are facing ecological and environmental problems, and improvement of its vegetation cover is essential to those regions’ sustainable development. In this study, spatiotemporal patterns in the Sandy Land’s vegetation cover between 2000 and 2019 were monitored using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data (MOD13A1-NDVI). Correlation analyses of regional climate change (precipitation and temperature) and NDVI-related land cover parameters, and quantified respective contribution rates using the residual analysis, indicated that: ( i ) accounted for 43.5% of the Sandy Land by area, zones of significant improvement in vegetation cover occurred predominantly in the east and southeast. In contrast, the Sandy Land’s central and northwest regions, accounting for 56.5% of their area, showed little change in vegetation coverage. ( ii ) in terms of overall trends in vegetation improvement, interannual changes in vegetation cover were highly spatially consistent: vegetation coverage was high in the east and south, but low in the central and western regions. ( iii ) within the Sandy Land, a correlation existed between NDVI and precipitation, and between NDVI and temperature, with the former being the stronger with a positive correlation across 99% of the Sandy Land. ( iv ) since zones with unchanged land cover contributed 85% of the change in NDVI, changes in the Sandy Land’s NDVI values were not related to changes in land cover types, but rather to the improvement of vegetation within land cover types. ( v ) the contribution rate of human activities to vegetation improvement was 62.68%, while that of climate change was 37.32%. These results can hopefully provide support for local government in the development of an ecologically sound environment.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».