Short- and long-term growth characteristics associated with tree mortality in southwestern mixed-conifer forests
Notice bibliographique
Résumé
Continued increases in global temperatures and incidences of drought have been implicated in elevated tree mortality in many regions, prompting interest in better understanding tree mortality processes. A recent extreme drought in the southwestern U.S. (1996–2003) contributed to elevated tree mortality throughout the region. We used this event to investigate the relationship of short- and long-term tree growth characteristics to recent (1996–2008) tree mortality in the mixed-conifer forests in northern Arizona. We compared radial growth characteristics over a 50-year period between paired live and recently dead white fir (Abies concolor (Gordon & Glend.) Lindl. ex Hildebr.), limber pine (Pinus flexilis E. James), trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). We found that (i) dead trees of all species typically had lower mean growth rates than live trees, (ii) dead trees of most species had a greater coefficient of variation in growth over long time periods (>20 years) than live trees, (iii) dead aspen and dead Douglas-fir trees had larger negative growth trends than live trees for some time periods, (iv) dead trees of most species had larger numbers of abrupt growth declines than live trees, and (v) a combination of short- and long-term growth characteristics distinguished live and dead trees, with greater importance of short-term growth for aspen, long-term growth for limber pine, and a mix of short- and long-term growth for white fir and Douglas-fir. These results strongly suggest that recent tree mortality in southwestern mixed-conifer forests is caused by a mixture of short- and long-term processes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».