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J-GLOBAL ID:202202278577232825   整理番号:22A1046552

リモートセンシングアプローチから検索した全球地球的総一次生産の平均,傾向および経年変動の相互比較【JST・京大機械翻訳】

Inter-comparisons of mean, trend and interannual variability of global terrestrial gross primary production retrieved from remote sensing approach
著者 (6件):
資料名:
巻: 822  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0501B  ISSN: 0048-9697  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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多くのモデルが,植生光利用効率(LUE)に基づく陸上生態系の総一次生産(GPP)を推定するために確立された。地球地上GPPの空間-時間変動を解析することは,衛星データの長さ増加によって可能になった。これまでの研究は,主にモデル性能の評価,または1つの単一または多重モデルに基づく全球地上GPPの年年変動(IAV)の調査に焦点を当て,GPPモデルの同じクラスタの一般的メリットを同定するのは難しい。本研究は,全球GPPの平均的,時間的傾向およびIAVを同時に捕捉する8つの衛星ベースのLEU型GPPモデルを比較した。著者らの結果は,LUE方法論に基づく現在の共通利用モデルが,全球平均GPPを128.5から158.3Pg Cyear-1,そして全球平均IAVを0.1から0.35の範囲に,しかし,-0.22から0.51Pg Cyear-1の範囲の傾向を示すことを示した。植物機能タイプ(PFTs)と気候分類の文脈において,GPPの平均,傾向またはIAVの一貫した特徴を8つのモデルの間で同定する。将来の研究は,陸上生態系機能の進化をより良く理解するためのモデルのモデルおよび統合性能に関するメカニズムおよび関連する環境要因に関する最新の進歩を統合するべきである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
農薬  ,  動物に対する影響 

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