Impacts of vegetation greening and climate change on trend and interannual variability in vegetation productivity in the Wuyi Mountain region
Notice bibliographique
Résumé
The Gross Primary Productivity (GPP) is an important component in regional and global carbon budgets. Southeastern China has experienced vegetation greening and climate change. Yet, it remains unclear how these changes have impacted GPP in this region. As one of six special national parks in China with complex topography, high biodiversity, and little destructive human activities to the ecosystems, the Wuyi Mountain region is selected to study these impacts. In this study, we use a hydroecological model (BEPS-TerrainLab V2.0) to simulate the spatial and temporal variations of GPP in the Wuyi Mountain region over 2001–2018. We quantitatively separate the effects of vegetation greening and climate change on the trend and interannual variation in GPP through sensitivity experiments. The results show a significant increasing trend in Leaf Area Index (LAI) in the region over 2001–2018 (0.06 m2 m−2 yr−1, p < 0.01). For climate, a significant warming trend (0.03°C yr−1, p = 0.06) and an insignificant wetting trend are found, companied with large interannual variations. The sensitivity experiments suggest that the combined effect of vegetation greening and climate change makes the annual GPP increase significantly over 2001–2018 (14.41 g C m−2 yr−2, p < 0.01). Vegetation greening plays a dominant role in the GPP increasing trend with a positive contribution of 15.76 g C m−2 yr−2. Climate change only makes an insignificant negative contribution (−0.43 g C m−2 yr−2), mainly due to warming. However, the climate modulates the interannual variation of GPP dominantly, with temperature being the most influential climate factor. Our results underscore the critical impact of vegetation greening on the GPP trend and the impact of climate on the GPP interannual variation in this subtropical forest region over east coast of China.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».