Basal ice but not summer temperature affects land surface greenness in parts of the landscape in high Arctic tundra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate warming in the Arctic is very strong compared to other regions on Earth. Arctic winter climate and cryosphere conditions are changing towards more frequent mild spells. Precipitation is often falling as rain, followed by the formation of basal ice on frozen ground, particularly in Gulf Stream-influenced climates as in Svalbard. Such conditions encapsulate tundra plants in ice for several months, which is assumed to reduce land surface greenness due to plant damage. We investigated whether extensive basal ice (presence and thickness) and increased summer temperatures (growing degree days (GDD)) from in-situ time series impact satellite-derived land surface greenness. We measured greenness as the magnitude and timing of growing season maximum normalized difference vegetation index (NDVI). Our study covers Svalbard from 2013 to 2023, a decade with record breaking summer temperatures and many icy winters. We found lower maximum NDVI values when basal ice was present only at higher elevations (Estimated effect size: −0.0119, 95% CI: −0.0207 to −0.0031). We further found an eight-day advance in the timing of maximum NDVI (Estimated effect size: −7.56, 95% CI: −14.81 to −0.31) with basal ice presence in the region that was characterized by spatially and temporally extensive basal ice. Ice thickness, in contrast to presence, or GDD did not influence the magnitude or timing of maximum NDVI. Taken together, our findings indicate that basal ice presence could become a driver of vegetation change in the High Arctic as climatic extremes intensify, which could alter tundra greenness over larger landscapes and ultimately influence Arctic food webs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».