Changes in Water and Carbon Fluxes in the USA Southern Great Plains Grassland Due to Evergreen Forest Encroachment
Notice bibliographique
Résumé
The southern Great Plains (SGP) grassland of the United States has been largely encroached by evergreen forest in recent decades. The response of the grassland water and carbon cycles to the encroachment is not clear yet. Given so, this study quantified the changes in gross primary production (GPP), evapotranspiration (ET), and ecosystem water use efficiency (EWUE) between grassland pixels with evergreen forest encroachment and neighboring pure grassland pixels (500 m). We also assessed the spatial variation of the changes in relation to precipitation (mm), air temperature (°C), and evergreen forest coverage (%). These analyses were repeated, respectively for the years of 2004, 2008, 2016, and 2019 as robustness check. Results suggest that across the 4 years, 62–72% of encroached grassland pixels exhibit higher annual GPP, 67–74% exhibit higher annual ET, whereas 65–71% exhibit lower annual EWUE. The change ratio of ET is positively correlated with that of GPP but negatively correlated with that of EWUE. Additionally, the spatial variation in the change ratios of annual GPP and ET can be explained to a certain degree by the encroachment amount. These results further clarify the response of water and carbon cycles to evergreen forest encroachment in the SGP grassland.
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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) | 0,001 | 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 ».