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 (Ptotal) is the main driver of the enhanced peak growth in TP. However, the role of precipitation pattern, especially the frequency of precipitation (Pfreq, 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 Pfreq in controlling the peak growth (the maximum of the NDVI [NDVImax]) of different vegetation types in TP for the period of 1982–2015. We found that the widespread greening trend with Ptotal disappeared when Pfreq was introduced as a controlling variable, and that Pfreq alone contributed more than Ptotal to the increase of NDVImax. The underlying mechanism for the higher contribution of Pfreq than Ptotal to NDVImax is that increased Pfreq significantly improved soil moisture, reduced daytime temperature while increased nighttime temperature, thereby alleviating summer drought. Our results highlight the importance of Pfreq in interpreting the variation of peak growth, and these effects might be better represented in ecosystem models by considering Pfreq rather than Ptotal alone with future climate change.
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 | 0,001 | 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 ».