SignificanceUnderstanding the sensitivity of tropical vegetation to ch การแปล - SignificanceUnderstanding the sensitivity of tropical vegetation to ch ไทย วิธีการพูด

SignificanceUnderstanding the sensi

Significance
Understanding the sensitivity of tropical vegetation to changes
in precipitation is of key importance for assessing the fate of
the Amazon rainforest and predicting atmospheric CO2 levels.
Using improved satellite observations, we reconcile observational
and modeling studies by showing that tropical vegetation
is highly sensitive to changes in precipitation and El Niño
events. Our results show that, since the year 2000, the Amazon
forest has declined across an area of 5.4 million km2 as a result
of well-described reductions in rainfall. We conclude that, if
drying continues across Amazonia, which is predicted by several
global climate models, this drying may accelerate global
climate change through associated feedbacks in carbon and
hydrological cycles.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
ความสำคัญการศึกษาความไวของพัดลมเปลี่ยนแปลงฝนเป็นหลักสำคัญสำหรับการประเมินของอเมซอนป่าฝนและการคาดการณ์บรรยากาศ CO2 ระดับเราใช้สังเกตการณ์ดาวเทียมปรับปรุง กระทบเชิงสังเกตการณ์และศึกษาการสร้างแบบจำลอง โดยแสดงว่าพัดลมมีความไวสูงในการเปลี่ยนแปลงของฝนและซันโตเอลนิโญเหตุการณ์ ผลของเราแสดงว่า ตั้งแต่ปี 2000 อเมซอนป่าได้ปฏิเสธเป็น km2 5.4 ล้านพื้นที่ดังนั้นของการลดดีอธิบายในปริมาณน้ำฝน เราสรุปว่า ถ้าแห้งยังคงข้าม Amazonia ซึ่งทำนาย โดยหลายแบบจำลองสภาพภูมิอากาศโลก แห้งนี้อาจเร่งโลกเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศผ่านรู้สึกเชื่อมโยงในคาร์บอน และวงจรอุทกวิทยา
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
ความสำคัญ
การทำความเข้าใจความไวของพรรณไม้เขตร้อนไปสู่การเปลี่ยนแปลง
ในการตกตะกอนเป็นกุญแจสำคัญในการประเมินชะตากรรมของ
ป่าอะเมซอนและทำนายระดับ CO2 ในชั้นบรรยากาศ
โดยใช้ดาวเทียมสังเกตที่ดีขึ้นเรากระทบเชิง
การศึกษาและการสร้างแบบจำลองโดยแสดงให้เห็นว่าพืชเขตร้อน
เป็นอย่างสูงที่ไวต่อการเปลี่ยนแปลง ในการตกตะกอนและเอลNiño
เหตุการณ์ ผลของเราแสดงให้เห็นว่าตั้งแต่ปี 2000, อเมซอน
ป่าได้ลดลงทั่วพื้นที่ของ 5,400,000 km2 เป็นผล
ของการลดที่อธิบายไว้ในปริมาณน้ำฝน เราสรุปได้ว่าถ้า
การอบแห้งอย่างต่อเนื่องทั่วทั้ง Amazonia ซึ่งเป็นที่คาดการณ์โดยหลาย
แบบจำลองภูมิอากาศทั่วโลก, การอบแห้งนี้อาจจะเร่งโลก
เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศผ่านการตอบที่เกี่ยวข้องในคาร์บอนและ
วงจรอุทกวิทยา
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
ความเข้าใจความสำคัญ

ความไวของพืชเขตร้อนการเปลี่ยนแปลงในการตกตะกอนเป็นหลักสําคัญสําหรับการประเมินชะตากรรมของ
ป่าฝนอเมซอนและทำนายระดับคาร์บอนไดออกไซด์ในอากาศ .
ใช้ปรับปรุงสังเกตดาวเทียม เราคืนดีกัน การสังเกตและการศึกษาแสดงให้เห็นว่าแบบจำลอง

เป็นพืชเขตร้อนมากไวต่อการเปลี่ยนแปลงในการตกตะกอนและ El Ni á o
เหตุการณ์ผลของเราแสดงให้เห็นว่า ตั้งแต่ปี 2000 , Amazon
ป่าไม้ได้ลดลงในพื้นที่ 5.4 ล้านตารางกิโลเมตร เป็นผลดี (
อธิบายวิธี สรุปว่า ถ้า
แห้งยังคงข้าม Amazon ซึ่งเป็นที่คาดการณ์โดยหลาย
ภูมิอากาศโลก รุ่นนี้แห้งอาจเร่งการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลก
ผ่านเกี่ยวข้องตอบรับในคาร์บอนและ
วัฏจักรทางอุทกวิทยา .
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: