Inter-annual variations of vegetation dynamics to climate change in Ordos, Inner Mongolia, China
Notice bibliographique
Résumé
To reveal the characteristics of climate change and the controlling factors for vegetation dynamics in the Ordos, Inner Mongolia, China, 34 years (1982-2015) of regional climate variables and vegetation dynamics were investigated. The results show that: Annual mean air temperature (TMP) significantly increased with a linear slope of 0.473°C/10yr. Annual precipitation (PRE) had a non-significant positive trend nearly 5 times lower than the trend of potential evapotranspiration (PET). The average Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) computed for the region was found to show a significant positive trend (6.131×10-4/yr). However, all climate variables displayed non-significant correlations with NDVI at annual scale. The reduction of desert and the increase of grassland over the past decades were accountable for the increased NDVI. Principal components analysis revealed that the regional climate change can be characterized as changes in temperature, humidity and the availability of radiant energy. Based on principal components regression coefficients, NDVI was mostly sensitive to humidity component, followed by growing season warmth (WMI). Spatially, 93.1% of the pixels displayed positive trend and 61.8% of the pixels displayed significant change over the past decades. Both principal regression analysis and partial correlation analysis revealed that NDVI in eastern part of Ordos was sensitive to TMP, whereas, NDVI in southern and western areas of Ordos displayed the high sensitivity to combined effects of PRE and cloud coverage (CLD). Partial correlation analyses also revealed that TMX was a surrogate for aridity, TMN was a representative of humidity, and temperature variations below the threshold of 5°C (CDI) were less important than WMI. We conclude that regional climate change can be characterized by warming and increased aridity. The significant positive trend of regional NDVI and the non-significant correlations between NDVI and climate variables at annual scale suggests the hidden role of the human activities.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».