Investigating the role of climate warming on vegetation productivity and shrub distributions in the Beaufort Delta region of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming across the circumpolar north has driven rapid shifts in vegetation productivity and structure, altering the community composition and function of tundra ecosystems. In my MSc thesis, I examined the biophysical factors mediating the effects of climate on vegetation dynamics, and assessed the impact of data type on models of vegetation change. In my first data chapter, I combined field sampling of soils and vegetation and random forests modelling to identify the determinants of spatial heterogeneity in Enhanced Vegetation Index trends derived from the Landsat archive (1984-2016). This analysis showed that over 70% of the Beaufort Delta region has exhibited significant increases in vegetation productivity (greening) from 1984 to 2016. Greening was more common and rapid in lower elevation areas with existing shrub-dominated land cover on till blanket and glaciofluvial deposits. The influence of surficial geology and topography on productivity trends suggests that soil moisture and nutrient availability are mediating the impact of climate warming in the low Arctic tundra. In my second data chapter, I investigated the response of three tundra shrub species (green alder, dwarf birch, and lingonberry) to climate warming using species distribution modelling. In this study, I also explored how data type affects model performance and output. This analysis shows that the use of pseudo-absence data (a common practice in species distribution modelling) results in differences in projected habitat suitability when compared to models parameterized using true absence data. Projections of habitat suitability under a climate warming scenario suggest that shrubs will respond individualistically, likely in response to physiological and ecological differences among species. Overall, my thesis emphasizes the importance of vegetation change at a landscape scale and how larger climate modelling efforts must account for landscape-scale variation in biophysical variables, individualistic responses at the species-level, and data quality. My findings are relevant to land management in the region and suggest that further research continue to explore how vegetation change and rapid shrub expansion will affect tundra landscapes, wildlife, and broader carbon and energy exchange in the future.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».