12.11.2024 Aufdecken wirklich bedeutender Trends bei der globalen Ökologisierung
Ergebnisse aus dem TST-Workflow liefern robuste quantitative Belege für eine weit verbreitete globale Begrünung, wobei ein erheblicher Teil der terrestrischen Landoberfläche der Erde in den letzten vier Jahrzehnten messbare Erhöhungen der Vegetationsbedeckung aufweist.
Das Überwiegen von Ökologisierungstrends, insbesondere in Regionen mit NDVI-Werten über 0,15, deutet auf eine allgemeine Steigerung der Vegetationsproduktivität in vielen Gebieten hin. Dies könnte auf CO₂-Düngung, Klimawandel und Landnutzungsänderungen zurückzuführen sein, wie aus anderen Untersuchungen hervorgeht.
Obwohl auf allen Kontinenten über Vegetationsgrünungen berichtet wurde, ist sie in Eurasien, einschließlich der Regionen Europas und Chinas, besonders ausgeprägt.
Obwohl weniger häufig, deuten Bräunungstrends darauf hin, dass bestimmte Gebiete, insbesondere trockene Ökoregionen, eine Vegetationsverschlechterung aufweisen.
Unter Anwendung einer neuen vorgeschlagenen Workflow-Methodik (True Significant Trends, TST) zeigen wir einen bemerkenswerten globalen Ökologisierungstrend, wobei ein erheblicher Teil der terrestrischen Landoberfläche der Erde in den letzten vier Jahrzehnten, insbesondere in Eurasien, eine Zunahme der Vegetationsbedeckung aufweist.
Jede Phase des TST-Workflows —, das Pre-Whitening [für das ich keine Übersetzung gefunden haben], räumliche und Kreuzkorrelation umfasst, und die adaptive FDR-Korrektur — verbessern schrittweise die Genauigkeit der Erkennung signifikanter Trends.
Die neue TST-Methodik legt nahe, dass bisher verwendete herkömmliche Methoden Gebiete mit signifikanten NDVI-Trends überschätzen können, da sie nur begrenzt auf falsche Befunde kontrolliert werden können.
Durch effektives Herausfiltern falscher Ergebnisse in jeder Phase bietet der TST-Workflow ein zuverlässigeres Verständnis der raumzeitlichen Trends. Wir empfehlen, diesen Ansatz in verschiedenen Maßstäben und in jeder Trendanalyse mit raumzeitlichen Daten anzuwenden, um die Präzision und Robustheit der Ergebnisse zu verbessern.
Die Autoren erklären, dass sie keine bekannten konkurrierenden finanziellen Interessen oder persönlichen Beziehungen haben, die die in diesem Artikel berichtete Arbeit zu beeinflussen schienen.
Quelle: sciencedirect.com/science/article/pii/S2352938524002416
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