Análisis exhaustivo de las fuerzas impulsoras detrás de la variabilidad del NDVI en China bajo condiciones de cambio climático y proyecciones de escenarios futuros
Autores: Li, Ao; Yin, Shuai; Li, Nan; Shi, Chong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Análisis exhaustivo de las fuerzas impulsoras detrás de la variabilidad del NDVI en China bajo condiciones de cambio climático y proyecciones de escenarios futuros
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Cambio climático
Desarrollo de la vegetación
China
Datos de NDVI
Factores impulsores
Cambio climático futuro
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
El cambio climático tiene un impacto significativo en el desarrollo de la vegetación. Si bien los estudios existentes proporcionan algunas ideas, aún faltan análisis de tendencias a largo plazo y evaluaciones de factores impulsores para China. Al mismo tiempo, la investigación sobre el desarrollo futuro de la vegetación bajo diferentes escenarios de cambio climático necesita un mayor fortalecimiento. En respuesta a estos problemas, este estudio analizó los datos del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) de China desde 2001 hasta 2023, explorando las tendencias de cobertura vegetal, los factores impulsores y prediciendo el impacto del cambio climático futuro. En primer lugar, este estudio descompuso los datos de series temporales en componentes estacionales, de tendencia y residuales utilizando el método de descomposición estacional-tendencia usando Loess (STL), cuantificando los cambios en la vegetación a través de diferentes zonas climáticas. Luego se utilizó el análisis de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) para examinar la relación entre el NDVI y los factores impulsores, y se determinó la contribución de estos factores a la variación del NDVI a través de la puntuación de importancia de la variable en la proyección (VIP). Los resultados muestran que el NDVI ha aumentado significativamente en las últimas dos décadas, especialmente desde 2010. Un análisis adicional reveló que el crecimiento de la vegetación está influenciado principalmente por la humedad del suelo, la radiación de onda corta y la precipitación total (puntuaciones VIP > 0.8). Utilizando aprendizaje automático con datos multimodelo del Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados Fase 6 (CMIP6), este estudio predice las tendencias del NDVI de 2023 a 2100 bajo cuatro escenarios de emisión (SSP126, SSP245, SSP370, SSP585), cuantificando factores meteorológicos futuros como temperatura, precipitación y radiación en relación con el NDVI. Los hallazgos indican que bajo escenarios de alta emisión, la verdor de la vegetación en algunas regiones puede experimentar condiciones de vegetación mejoradas a pesar de los desafíos del calentamiento global. Las futuras estrategias de gestión de tierras deben considerar los impactos del cambio climático en los ecosistemas para garantizar la sostenibilidad y mejorar los servicios ecosistémicos.
Descripción
El cambio climático tiene un impacto significativo en el desarrollo de la vegetación. Si bien los estudios existentes proporcionan algunas ideas, aún faltan análisis de tendencias a largo plazo y evaluaciones de factores impulsores para China. Al mismo tiempo, la investigación sobre el desarrollo futuro de la vegetación bajo diferentes escenarios de cambio climático necesita un mayor fortalecimiento. En respuesta a estos problemas, este estudio analizó los datos del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) de China desde 2001 hasta 2023, explorando las tendencias de cobertura vegetal, los factores impulsores y prediciendo el impacto del cambio climático futuro. En primer lugar, este estudio descompuso los datos de series temporales en componentes estacionales, de tendencia y residuales utilizando el método de descomposición estacional-tendencia usando Loess (STL), cuantificando los cambios en la vegetación a través de diferentes zonas climáticas. Luego se utilizó el análisis de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) para examinar la relación entre el NDVI y los factores impulsores, y se determinó la contribución de estos factores a la variación del NDVI a través de la puntuación de importancia de la variable en la proyección (VIP). Los resultados muestran que el NDVI ha aumentado significativamente en las últimas dos décadas, especialmente desde 2010. Un análisis adicional reveló que el crecimiento de la vegetación está influenciado principalmente por la humedad del suelo, la radiación de onda corta y la precipitación total (puntuaciones VIP > 0.8). Utilizando aprendizaje automático con datos multimodelo del Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados Fase 6 (CMIP6), este estudio predice las tendencias del NDVI de 2023 a 2100 bajo cuatro escenarios de emisión (SSP126, SSP245, SSP370, SSP585), cuantificando factores meteorológicos futuros como temperatura, precipitación y radiación en relación con el NDVI. Los hallazgos indican que bajo escenarios de alta emisión, la verdor de la vegetación en algunas regiones puede experimentar condiciones de vegetación mejoradas a pesar de los desafíos del calentamiento global. Las futuras estrategias de gestión de tierras deben considerar los impactos del cambio climático en los ecosistemas para garantizar la sostenibilidad y mejorar los servicios ecosistémicos.