The Time Lag Effect Improves Prediction of the Effects of Climate Change on Vegetation Growth in Southwest China
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is known to significantly affect vegetation development in the terrestrial system. Because Southwest China (SW) is affected by westerly winds and the South and East Asian monsoon, its climates are complex and changeable, and the time lag effect of the vegetation’s response to the climate has been rarely considered, making it difficult to establish a link between the SW region’s climate variables and changes in vegetation growth rate. This study revealed the characteristics of the time lag reaction and the phased changes in the response of vegetation to climate change across the entire SW and the typical climate type core area (CA) using the moving average method and multiple linear model based on the climatic information of CRU TS v. 4.02 from 1982 to 2017 together with the annual maximum (P100), upper quarter quantile (P75), median (P50), lower quarter quantile (P25), minimum (P5), and mean (Mean) from GIMMS NDVI. Generally, under the single and combined effects of temperature and precipitation, taking the time lag effect (annual and interannual delay effect) into account significantly improved the average prediction rates of temperature and precipitation, which increased by 18.48% and 25.32%, respectively. The optimal time delay was 0–4 months when the annual delay was taken into consideration, but it differed when considering the interannual delay, and the delaying effect of precipitation was more significant than that of temperature. Additionally, the response intensity of vegetation to temperature, precipitation, and their interaction was significantly more robust when the annual delay was taken into account than when it was not (p < 0.05), with corresponding multiple correlation coefficients of 0.87 and 0.91, respectively. However, the degree of response to the combined effect of individual effects and climate factors tended to decrease regardless of whether time delay effects were taken into account. A more comprehensive analysis of the effects of climate change on vegetation development dynamics suggested that the best period for synthesizing NDVI annual values might be the P25 period. Our study could provide a new theoretical framework for analyzing, predicting, and evaluating the dynamic response of vegetation growth to 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».