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J-GLOBAL ID：202202214951228583   整理番号：22A0773071

熱水因子分析の観点からの1981年から2100年までの中国における植生の時空間動力学【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal dynamics of vegetation in China from 1981 to 2100 from the perspective of hydrothermal factor analysis

著者 (7件)： Li Guangchao (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, China) ,  Chen Wei (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, China) ,  Zhang Xuepeng (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, China) ,  Bi Pengshuai (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, China) ,  Yang Zhen (College of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou, China) ,  Shi Xinyu (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, China) ,  Wang Zhe (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing, China)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 10  ページ： 14219-14230  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 植生の成長の増加は,地球温暖化の遅い可能性がある。したがって,気候変動に対する中国の植生の応答評価を分析し予測することは,地球温暖化の研究にとって非常に重要である。本論文では,1981年から2017年までの中国の植生葉面積指数(LAI)値の時空間動態と,傾向解析と相関分析に基づく気象(熱水)因子との相関を調べた。さらに,水熱条件に基づくLAI予測モデルを構築した。CMIP5とCMIP6気候モデルにおける異なるシナリオの下で得られた気候データを,2021から2100年までの植生LAIの動的変化傾向を予測するために使用した。結果は,中国の大部分の区域(72.82%)が1981年から2017年まで植生LAIにおける改良傾向を示して,その間,年間平均LAI値は0.0029年-1の割合で増加した。中国における植生LAIは気候因子(温度,降水,蒸発散)と有意に相関し,熱水条件に基づいて構築したLAI予測モデルは高精度であった(ピアソンのCor値は0.9729)。2021から2100年まで,中国の植生LAI区域のおよそ2/3は,改良傾向を示して,高い排出物シナリオに基づく植生LAI予測に関する気候変動の影響は,低い排出物シナリオに基づきより大きかった。本研究は,植生変化および地球規模の植生動的モデルの気候ドライバーに関する研究の基礎を提供することができた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応答 ,  降水 ,  気象 ,  *植生 ,  気候 ,  蒸発散 ,  気候変動 ,  ダイナミックモデル ,  *因子分析 ,  気候モデル ,  葉面積指数 ,  地球温暖化 ,  シナリオ ,  予測モデル
準シソーラス用語： 相関分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 植生動態 ,  予測 ,  気候変動 ,  CMIP5 ,  CMIP6

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 熱水 ,  因子分析 ,  観点 ,  中国 ,  植生 ,  時空間 ,  動力学