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  Observation-based assessment of secondary water effects on seasonal vegetation decay across Africa

Küçük, Ç., Koirala, S., Carvalhais, N., Miralles, D. G., Reichstein, M., & Jung, M. (2022). Observation-based assessment of secondary water effects on seasonal vegetation decay across Africa. Frontiers in Big Data, 5: 967477. doi:10.3389/fdata.2022.967477.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-03EA-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-0F5D-E
Genre: Zeitschriftenartikel

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BGC4070.pdf (Verlagsversion), 3MB
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Externe Referenzen

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Beschreibung:
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OA-Status:
Gold

Urheber

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 Urheber:
Küçük, Çağlar1, 2, Autor           
Koirala, Sujan3, Autor           
Carvalhais, Nuno3, Autor           
Miralles, Diego G., Autor
Reichstein, Markus4, Autor           
Jung, Martin1, Autor           
Affiliations:
1Global Diagnostic Modelling, Dr. Martin Jung, Department Biogeochemical Integration, Prof. Dr. M. Reichstein, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Max Planck Society, ou_1938311              
2IMPRS International Max Planck Research School for Global Biogeochemical Cycles, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Max Planck Society, Hans-Knöll-Str. 10, 07745 Jena, DE, ou_1497757              
3Model-Data Integration, Dr. Nuno Carvalhais, Department Biogeochemical Integration, Prof. Dr. M. Reichstein, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Max Planck Society, ou_1938310              
4Department Biogeochemical Integration, Prof. Dr. M. Reichstein, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Max Planck Society, ou_1688139              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2022-08-012022-09-09
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Anderer: BGC4070
DOI: 10.3389/fdata.2022.967477
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : USMILE
Grant ID : 855187
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: Frontiers in Big Data
  Kurztitel : Front. Big Data
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Lausanne : Frontiers Media
Seiten: - Band / Heft: 5 Artikelnummer: 967477 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2624-909X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2624-909X