Quantifying the Interaction Effects of Climatic Factors on Vegetation Growth in Southwest China
Notice bibliographique
Résumé
Due to the complex and variable climate structure in Southwest China (SW), the impacts of climate variables on vegetation change and the interactions between climate factors remain controversial, considering the uncertainty and complexity in the relationships between climate factors and vegetation in this region. In this study, the CRU TS v. 4.02 from 1982 to 2017 and the annual maximum (P100), upper quarter quantile (P75), median (P50), lower quarter quantile (P25), minimum (P5), and mean (Mean) of GIMMS NDVI were utilized to reveal the main and interaction effects of significant climate variables on vegetation development at the level of SW and the core areas (CAs) of typical climate type (including T+ *–P+ *, T+ *–P–, T+ *–P+, and NSC) using the simple moving average method, a multivariate linear model, the slope method, and the Johnson–Neyman method. The obtained regression relationships between NDVI, temperature, and precipitation were verified successfully by constructing multiple linear models with interaction terms. Within the T+ *–P– CA, precipitation had the main impact; meanwhile, in the SW and other CAs, the temperature had the main effect. In general, most of the significant moderating effects of temperature (precipitation) on vegetation growth predominantly increased with the increase in precipitation (temperature). Nevertheless, the significant moderating effect varied in different regions and directions. In the SW area, when the temperature/precipitation was in the range of [4.73 °C, 5.13 °C]/[730.00 mm, 753.95 mm], the impact of temperature/precipitation on NDVI had a significant positive regulating effect with respect to the precipitation/temperature. Meanwhile, in the NSC/T+ *–P+ * areas, when the temperature/precipitation was in the range of [15.99 °C, 16.03 °C]/[725.17 mm, 752.82 mm], the impact of temperature/precipitation on NDVI has a significant negative moderating role with respect to the precipitation/temperature. Overall, our study provides a modern context for clearly uncovering the complexity of the effect of climate alteration on vegetation development, allowing for clarification of the alterations in vegetation development due to climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».