Évaluation des changements de végétation dans les tourbières canadiennes non boisées de haute latitude entre 1985 et 2017 à partir de séries temporelles d'images Landsat
Bibliographic record
Abstract
Une importante tendance au verdissement a été confirmée dans les écosystèmes nordiques en réponse au réchauffement climatique récent. Cependant, cette tendance n'a pas encore été documentée dans les écosystèmes de tourbières de haute latitude. Grâce à des séries chronologiques de l’indice NDVI issues d’images Landsat datant 1985 à 2017, nous avons évalué si le verdissement s'est produit dans les 20 sites d'étude qui ont été sélectionnés pour cette étude. Nous avons aussi évalué les tendances du NDVI par rapport aux taux d'accumulation de carbone calculés à partir d'une base de données de 176 sites et nous les avons comparées aux tendances climatiques des dernières décénnies. Nous avons également évalué le lien entre les différentes tendances (NDVI, accumulation du carbone et paramètres climatiques) et les caractéristiques écohydrologiques des tourbières. Les séries chronologiques ont été analysées à l'aide du test non-paramétrique de Mann-Kendall et de l'estimateur de pente Theil-Sen. Nous avons utilisé un test de Kruskall-Wallis et un test de somme de rang de Wilcoxon pour déterminer si les valeurs et les tendances du NDVI et de l'accumulation de carbone étaient statistiquement différentes parmi les tourbières. Les résultats de cette étude présentent un verdissement spatialement variable dans la plupart des sites d'étude, et ils confirment que le phénomène se produit réellement dans les tourbières canadiennes des haute latitude depuis 1985. Nous avons constaté que, lorsqu'une tendance significative était détectée, les températures, l'évapotranspiration potentielle et les degrés-jours de croissance > 0 augmentaient. Les variables climatiques et les directions des tendances NDVI étaient les mêmes sur tous les sites où des tendances pouvaient être détectées; cependant ce n'était pas le cas pour l'accumulation de C, qui affichait des tendances à la fois positives et négatives. De futurs travaux de télédétection utilisant des images à très haute résolution permettant d'évaluer entre autres une possible expansion latérale des tourbières pourraient permettre une meilleure compréhension des liens entre l'augmentation de la productivité de la végétation et l'accumulation récente de tourbe dans les régions nordiques. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : verdissement, NDVI, Landsat, tourbières canadiennes de haute latitude, accumulation du carbone, réchauffement climatique
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".