Au fur et à mesure que le réchauffement climatique s'intensifie, l'écologisation de la végétation dans les latitudes moyennes de l'Eurasie s'est accélérée. Le verdissement de la végétation affecte non seulement le climat régional, mais est également étroitement lié au réchauffement climatique. Par conséquent, la compréhension et la prévision scientifiquement des schémas de variabilité climatique de la croissance de la végétation dans ces régions a une signification scientifique cruciale.
Récemment, une équipe de recherche dirigée par le professeur KE Fan de l'Université Sun Yat-Sen, en Chine, a révélé les principaux modes des variations interannuelles de la croissance de la végétation d'été en Sibérie orientale et a développé des modèles de prédiction climatique efficaces basés sur la méthode d'incrément annuelle. Les résultats ont été publiés dans Lettres scientifiques atmosphériques et océaniques.
Cette recherche a identifié trois principaux modes de variations interannuelles de l'indice de végétation de différence normalisée en été (NDVI) à travers la Sibérie orientale: le mode régional cohérent, le mode dipolaire ouest-est et le mode dipolaire nord-sud. Ces modèles se révèlent influencés par divers facteurs, notamment les conditions d'humidité du sol précédents en Sibérie occidentale, les anomalies de la température de la surface de la mer dans les latitudes tropicales et mi-hautes et les anomalies de la glace de mer de l'Arctique. L'étude élucide en outre les processus et les mécanismes sous-jacents.
Pendant ce temps, cette étude a utilisé la méthode d'incrément d'une année à l'autre proposée par les fans et les collègues pour développer des modèles de prédiction climatique ciblant les principaux modes de variations interannuelles de la NDVI d'été à travers la Sibérie orientale. Les laits restants indépendants et les résultats de la validation croisée démontrent la capacité prédictive supérieure du modèle.
Cette étude fournit des informations essentielles pour comprendre les modèles de variabilité climatique et faire progresser les capacités prédictives concernant la végétation eurasienne de la latitude à mi-high latitude.
