Satellite Observed Land Surface Greening in Summer Controlled by the Precipitation Frequency Rather Than Its Total Over Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land surface greening has substantially changed the carbon sequestration and hydrological processes over Tibetan Plateau (TP). Previous studies have revealed that the increased total precipitation ( P total ) is the main driver of the enhanced peak growth in TP. However, the role of precipitation pattern, especially the frequency of precipitation ( P freq , number of rainy days [>0.1 mm]), has not been well analyzed. We used time series of satellite‐derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to investigate the effect of P freq in controlling the peak growth (the maximum of the NDVI [NDVI max ]) of different vegetation types in TP for the period of 1982–2015. We found that the widespread greening trend with P total disappeared when P freq was introduced as a controlling variable, and that P freq alone contributed more than P total to the increase of NDVI max . The underlying mechanism for the higher contribution of P freq than P total to NDVI max is that increased P freq significantly improved soil moisture, reduced daytime temperature while increased nighttime temperature, thereby alleviating summer drought. Our results highlight the importance of P freq in interpreting the variation of peak growth, and these effects might be better represented in ecosystem models by considering P freq rather than P total alone with future climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».