Using Digital Camera and Eddy Covariance Data to Track Vegetation Phenology and Carbon Dioxide Fluxes in the Badain Jaran Desert
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding on relationships between seasonality of vegetation phenology and photosynthesis is lacking for desert ecosystems. We used digital camera (i.e., PhenoCam) to monitor the phenology of forest (i.e., 2 sites with one being closer to a lake) and grassland (i.e., 1 site) ecosystems in the Badain Jaran Desert, China. The vegetation phenology was quantified using vegetation indices calculated from the red, green, and blue digital numbers in images obtained by the PhenoCams. Additionally, various meteorological variables were continuously measured, and gross primary production (GPP) was obtained using the eddy covariance technique at the grassland site. The difference between the phenological periods extracted from the PhenoCam images and the artificial visual method was small (≤6 days), indicating that the digital camera can effectively obtain desert vegetation phenology. The key meteorological factors affecting changes in the vegetation indices were identified, with temperature being the most important factor (i.e., correlation coefficients = 0.4–0.8 and p‐value < 0.001 for all three study sites). Although precipitation showed weak correlation with the vegetation index (correlation coefficient = 0.18–0.14, p‐value < 0.01), rapid increases in the vegetation index were observed in response to precipitation events. Vegetation indices were strongly correlated with GPP variations at the grassland, and the strongest correlation was observed in the green‐up stage (correlation coefficient = 0.67 to 0.85, p‐value < 0.001). The highest GPP lagged about 1 month behind the peak in the vegetation indices in summer (June–August). Our results can markedly improve the knowledge of desert ecosystem processes and aid in assessing the influence of future climate changes in drylands.
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.
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) | 0,000 | 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 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 ».