Global Dynamics of Grassland FVC and LST and Spatial Distribution of Their Correlation (2001–2022)
Notice bibliographique
Résumé
Fractional Vegetation Cover (FVC) and Land Surface Temperature (LST) are critical indicators for assessing grassland ecosystems. Based on global remote sensing data for FVC and LST from 2001 to 2022, this study employs the Mann-Kendall trend test and Spearman correlation analysis to explore the dynamic changes in and spatial distribution patterns of both variables. The results indicate that the FVC is increasing in regions such as Europe, the eastern southern Sahara, western India, eastern South America, western and southern North America, and central China. However, it is decreasing in southern Canada, the central United States, and northern Australia. Significant increases in LST are observed in subarctic regions and the Tibetan Plateau, attributed to polar warming effects associated with global climate change. Conversely, the LST is decreasing in central China, eastern coastal Australia, and southern Africa. The global FVC-LST relationship exhibits the following four distinct spatial distribution patterns: (1) FVC increase and LST increase (Type 1), (2) FVC increase and LST decrease (Type 2), (3) FVC decrease and LST increase (Type 3), and (4) FVC decrease and LST decrease (Type 4). Type 1, covering 33.72%, is primarily found in high-latitude and high-altitude areas, such as subarctic regions and the Tibetan Plateau. Type 2, the largest group (46.98%), is mainly located in eastern North America, eastern South America, and southern Africa. Type 3, which comprises 18.72%, is concentrated in arid and semi-arid regions, while Type 4, representing only 0.59%, lacks clear spatial distribution patterns.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».