MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377139256 · doi:10.1038/s43247-023-00835-0

Autumn canopy senescence has slowed down with global warming since the 1980s in the Northern Hemisphere

2023· article· en· W4377139256 sur OpenAlex
Yichen Zhang, Songbai Hong, Qiang Liu, Chris Huntingford, Josep Peñuelas, Sergio Rossi, Ranga B. Myneni, Shilong Piao

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGreeningVegetation (pathology)SenescencePhenologyEnvironmental scienceCanopyNorthern HemisphereClimate changeClimatologyAtmospheric sciencesSouthern HemisphereAtmosphere (unit)Global warmingPhysical geographyEcologyBiologyGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change strongly impact vegetation phenology, with considerable potential to alter land-atmosphere carbon dioxide exchange and terrestrial carbon cycle. In contrast to well-studied spring leaf-out, the timing and magnitude of autumn senescence remains poorly understood. Here, we use monthly decreases in Normalized Difference Vegetation Index satellite retrievals and their trends to surrogate the speed of autumn senescence during 1982–2018 in the Northern Hemisphere (>30°N). We find that climate warming accelerated senescence in July, but this influence usually reversed in later summer and early autumn. Interestingly, summer greening causes canopy senescence to appear later compared to an advancing trend after eliminating the greening effect. This finding suggests that summer canopy greening may counteract the intrinsic changes in autumnal leaf senescence. Our analysis of autumn vegetation behavior provides reliable guidance for developing and parameterizing land surface models that contain an interactive dynamic vegetation module for placement in coupled Earth System Models.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle