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Enregistrement W7117366357 · doi:10.1016/j.rsase.2025.101847

Spatiotemporal dynamics of carbon, water, and energy balance in Bangladesh using multi-source remote sensing and climate data

2025· article· en· W7117366357 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing Applications Society and Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMcMaster UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPrimary productionEnergy balanceEvapotranspirationPhotosynthetically active radiationEcosystemPrecipitationEcosystem respirationCarbon cycleRadiative transfer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploring the complex interactions between climate variables and ecosystem processes is crucial for understanding long-term environmental changes. This study examines the spatiotemporal dynamics of carbon, water and energy fluxes and their impacts on ecosystem processes in Bangladesh from 2005 to 2022 utilizing multi-source remote sensing and ground-based meteorological data. Carbon dynamics are estimated through gross primary productivity (GPP), net primary production (NPP), and ecosystem respiration (RE). Water and energy balances are derived from evapotranspiration (ET), water use efficiency (WUE), net radiation (Rn), and latent heat (LE). Our estimates indicate that GPP varied from 2351.29 g C m -2 y -1 in 2009 to 2178.45 g C m -2 y -1 in 2020, while NPP ranged from 1248.13 g C m -2 y -1 in 2012 to 929.46 g C m -2 y -1 in 2020, reflecting temporal variations in photosynthetic efficiency and carbon storage. The ratio of LE/Rn was found to vary from 0.72 to 1.01, with an average of 83%, indicating that a significant portion of the radiative energy was transferred to the atmosphere as turbulent flux. Validation of LUE-based GPP compared to FLUXCOM-GPP showed a moderate correlation (R 2 = 0.61, p < 0.005), supporting the reliability of the estimates. We also conducted multivariate regression analysis to assess the relationships between climate variables and carbon, water, and energy balance. The results indicate that photosynthetically active radiation (PAR) is the primary and dominant driver of GPP (R 2 = 0.97), while temperature and precipitation are key factors significantly influencing carbon uptake. This study presents a comprehensive, integrated assessment of carbon, water, and energy fluxes at the national scale across Bangladesh, emphasizing the crucial role of climate variables in shaping these fluxes and offering valuable insights for climate-resilient land management and sustainable carbon strategies in monsoon-dominated regions. • Agricultural ecosystems dominate terrestrial ecosystem productivity. • Evergreen forests exhibit stable carbon uptake, while deciduous forests fluctuate. • Gross carbon uptake is highly regulated by photosynthetically active radiation. • Total carbon uptake decreased from 1254 MtCO 2 e in 2005 to 1240 MtCO 2 e in 2022. • Energy, water, and carbon flux variations emphasize climate resilience strategies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle