Mapping Four Decades of Treeline Ecotone Migration: Remote Sensing of Alpine Ecotone Shifts on the Eastern Slopes of the Canadian Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Alpine treeline ecotones (ATEs) are critical ecological boundaries that are highly sensitive to climate change, yet their long-term spatial dynamics remain understudied in mountainous regions. This study investigates four decades (1984–2023) of ATE elevational shift along the Eastern Slopes of the Canadian Rocky Mountains (ESCR) using the Alpine Treeline Ecotone Index (ATEI), developed by integrating NDVI gradients, elevation data, and logistic regression. Multi-temporal Landsat composites and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data were processed in Google Earth Engine (GEE) to map ATE boundaries over nine composite intervals. Results show a 13.32% increase in ATE area (from 1494.17 km2 to 1693.19 km2), indicating a general upslope expansion consistent with a warming climate and extended growing seasons. Although the Mann–Kendall test did not reveal a significant monotonic trend in area change (neither upward nor downward) (p-value > 0.05), notable spatial variability was observed (approximately 8 km2/year). North-facing aspects exhibited the greatest mean elevation gain (+40.21 m), and significant ecotonal changes occurred within the Bow and Athabasca watersheds (p < 0.05), which are equal to around 416 and 452 km2, respectively. These findings highlight the complex, aspect- and watershed-dependent nature of alpine vegetation responses to climate forcing and demonstrate the utility of ATEI for monitoring vegetation biodiversity shifts in high-elevation 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 | 0,000 | 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 ».