Points forts

• Nous présentons True Significant Trends (TST), un flux de travail intégré pour la détection des tendances.
• Le flux de travail TST traite les corrélations temporelles et spatiales et gère les tests multiples dans les données maillées.
• En utilisant TST, nous avons analysé 42 années de données AVHRR NDVI, révélant des tendances spatio-temporelles raffinées.
• TST a identifié des tendances dans 38,16% de nos données, réduisant les faux positifs de 50,96% avec les méthodes conventionnelles.
• La TST a montré que 76,07 % des zones présentaient un verdissement significatif et que 85,43 % des régions avaient un NDVI >0,15.

Résumé

La tendance mondiale au verdissement, marquée par des augmentations significatives de la couverture végétale dans les écorégions, a attiré l'attention du plus grand nombre.

Cependant, même les méthodes traditionnelles robustes, comme le test non paramétrique de Mann-Kendall, négligent souvent des facteurs cruciaux tels que la corrélation sérielle, l'autocorrélation spatiale et les tests multiples, en particulier dans le cas de données spatialement maillées. Cette négligence peut conduire à une exagération de l'importance des tendances spatio-temporelles détectées. Pour remédier à ces limitations, cette recherche introduit le flux de travail True Significant Trends (TST), qui améliore l'approche conventionnelle en incorporant un pré-blanchiment pour contrôler la corrélation sérielle, la pente de Theil-Sen (TS) pour une estimation robuste des tendances, le test Contextual Mann-Kendall (CMK) pour tenir compte de la corrélation spatiale et croisée, et la correction adaptative du taux de fausse découverte (FDR).

En utilisant les données AVHRR NDVI sur 42 ans (1982-2023), nous avons constaté que le flux de travail conventionnel identifiait jusqu'à 50,96 % de la surface terrestre de la Terre comme connaissant des tendances de végétation statistiquement significatives.

En revanche, le flux de travail TST a réduit ce chiffre à 38,16 %, en filtrant efficacement les tendances parasites et en fournissant une évaluation plus précise. Parmi les tendances significatives identifiées à l'aide du flux de travail TST, 76,07 % indiquaient un verdissement, tandis que 23,93 % indiquaient un brunissement. En particulier, si l'on considère les zones (pixels) dont les valeurs NDVI sont supérieures à 0,15, le verdissement représente 85,43 % des tendances significatives, le brunissement constituant les 14,57 % restants.

Ces résultats valident fortement le verdissement en cours de la végétation à l'échelle mondiale. Ils suggèrent également que l'incorporation de méthodes analytiques plus robustes, telles que l'approche True Significant Trends (TST), pourrait améliorer de manière significative la précision et la fiabilité des analyses des tendances spatio-temporelles.