Climate Predicts <scp>NDVI</scp> Better Than Plant Functional Group Attributes Along a Latitudinal Gradient in Nunavik
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim This study aims to describe the latitudinal pattern in plant functional groups' (PFGs') biomass and cover in Nunavik to test whether PFG attributes are better Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) predictors than climate. Location The study spans a 700‐km latitudinal gradient from the lichen woodland to prostrate shrub tundra vegetation zones across Nunavik, Canada. Taxon Our analysis focuses on the following PFGs: erect and prostrate shrubs, herbaceous plants, bryophytes, and lichens. Methods Biomass and cover data of the different PFGs were sampled in 40 sites distributed across the latitudinal gradient. NDVI data were obtained through remote sensing, while climatic, permafrost depth, and surficial deposits were derived from various databases. The PFG models were built to explore relationships between average NDVI (2016–2020) at the sampling site and ecological attributes such as PFG biomass or cover but also other variables such as surficial deposits and permafrost depth. A second series of models, the climatic models, were built using only climatic variables such as seasonal temperature and precipitation. Results The most parsimonious PFG model was built with the biomass data of erect shrubs, herbaceous plants, bryophytes, and lichens and included surficial deposits and permafrost depth ( R 2 = 0.74). This biomass model performed better than the most parsimonious cover model (cover of erect shrubs and herbaceous, surficial deposits, permafrost depth; R 2 = 0.63). However, the most parsimonious climatic model (fall temperature, annual, and winter precipitations) exhibited superior predictive power compared to the ecological ones ( R 2 = 0.87). Conclusions PFG models built with PFGs aboveground biomass or cover are good predictors of NDVI of the plant formations sampled along the latitudinal gradient in Nunavik. Despite the intrinsic association between NDVI and vegetation attributes, our study emphasizes the importance of the regional climate in the control of primary productivity in Arctic and subarctic ecosystems. This study provides new insights into the interpretation of NDVI data and enhances our understanding of Arctic vegetation responses under rapid climate change. Furthermore, it underscores the balance between climatic drivers and ecological dynamics in shaping fragile Arctic ecosystems.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».