論文の概要: Inferring the relationship between soil temperature and the normalized difference vegetation index with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12258v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 15:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 15:03:10.385118
• Title: Inferring the relationship between soil temperature and the normalized difference vegetation index with machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による土壌温度と正規化差植生指標の関係の推定
• Authors: Steven Mortier, Amir Hamedpour, Bart Bussmann, Ruth Phoebe Tchana Wandji, Steven Latr\'e, Bjarni D. Sigurdsson, Tom De Schepper and Tim Verdonck
• Abstract要約: 気候の変化は植物の表現学に大きく影響し、重要なフィードバック効果をもたらす可能性がある。 本研究では,土壌温度が季節開始時期に及ぼす影響について検討した。 また, 気温, 降水量, 照度などの気象変動が植生現象学の年次変動に与える影響についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3613661942047476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Changes in climate can greatly affect the phenology of plants, which can have important feedback effects, such as altering the carbon cycle. These phenological feedback effects are often induced by a shift in the start or end dates of the growing season of plants. The normalized difference vegetation index (NDVI) serves as a straightforward indicator for assessing the presence of green vegetation and can also provide an estimation of the plants' growing season. In this study, we investigated the effect of soil temperature on the timing of the start of the season (SOS), timing of the peak of the season (POS), and the maximum annual NDVI value (PEAK) in subarctic grassland ecosystems between 2014 and 2019. We also explored the impact of other meteorological variables, including air temperature, precipitation, and irradiance, on the inter-annual variation in vegetation phenology. Using machine learning (ML) techniques and SHapley Additive exPlanations (SHAP) values, we analyzed the relative importance and contribution of each variable to the phenological predictions. Our results reveal a significant relationship between soil temperature and SOS and POS, indicating that higher soil temperatures lead to an earlier start and peak of the growing season. However, the Peak NDVI values showed just a slight increase with higher soil temperatures. The analysis of other meteorological variables demonstrated their impacts on the inter-annual variation of the vegetation phenology. Ultimately, this study contributes to our knowledge of the relationships between soil temperature, meteorological variables, and vegetation phenology, providing valuable insights for predicting vegetation phenology characteristics and managing subarctic grasslands in the face of climate change. Additionally, this work provides a solid foundation for future ML-based vegetation phenology studies.
• Abstract（参考訳）: 気候の変化は植物の表現学に大きな影響を与え、炭素循環の変化のような重要なフィードバック効果をもたらす。 これらの現象的フィードバック効果は、しばしば植物の生長期の開始または終了日の変化によって引き起こされる。 正規化差分植生指標(NDVI)は、緑植物の存在を評価するための直接的な指標であり、また、植物の成長時期を推定できる。 本研究では,2014年から2019年にかけての亜寒帯草地生態系における土壌温度が季節開始時期(SOS),季節ピーク時期(POS)および年間最大NDVI値(PEAK)に及ぼす影響を検討した。 また,植生現象の経年変化に対する気温,降水量,照度など他の気象変数の影響についても検討した。 機械学習(ML)手法とSHAP(SHapley Additive ExPlanations)値を用いて,各変数の表現論的予測に対する相対的重要性と寄与を分析した。 以上の結果から,土壌温度とsosおよびposの相関関係が明らかとなり,土壌温度が高いと生育期の早期開始とピークにつながることが示唆された。 しかし, 最大ndvi値は土壌温度の上昇とともにわずかに増加した。 他の気象変数の解析により、植生現象の経年変化にその影響が示された。 本研究は,土壌温度,気象変数,植生表現学との関係に関する我々の知識に寄与し,気候変動に直面した植生現象特性の予測と亜寒帯草原の管理に有用な知見を提供する。 さらに、この研究は将来のMLに基づく植生表現学研究の基盤となる。

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