Geographic variation in growth response of Douglas‐fir to interannual climate variability and projected climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We used 179 tree ring chronologies of Douglas‐fir [Pseudotsuga menziesii(Mirb.) Franco] from the International Tree‐Ring Data Bank to study radial growth response to historical climate variability. For the coastal variety of Douglas‐fir, we found positive correlations of ring width with summer precipitation and temperature of the preceding winter, indicating that growth of coastal populations was limited by summer dryness and that photosynthesis in winter contributed to growth. For the interior variety, low precipitation and high growing season temperatures limited growth. Based on these relationships, we chose a simple heat moisture index (growing season temperature divided by precipitation of the preceding winter and current growing season) to predict growth response for the interior variety. For 105 tree ring chronologies or 81% of the interior samples, we found significant linear correlations with this heat moisture index, and moving correlation functions showed that the response was stable over time (1901–1980). We proceeded to use those relationships to predict regional growth response under 18 climate change scenarios for the 2020s, 2050s, and 2080s with unexpected results: for comparable changes in heat moisture index, the most southern and outlying populations of Douglas‐fir in Mexico showed the least reduction in productivity. Moderate growth reductions were found in the southern United States, and strongly negative response in the central Rocky Mountains. Growth reductions were further more pronounced for high than for low elevation populations. Based on regional differences in the slope of the growth–climate relationship, we propose that southern populations are better adapted to drought conditions and could therefore contain valuable genotypes for reforestation under climate change. The results support the view that climate change may impact species not just at the trailing edges but throughout their range due to genetic adaptation of populations to local environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».