Fine-scale variability in growthclimate relationships of Douglas-fir, North Cascade Range, Washington
Notice bibliographique
Résumé
Information about the sensitivity to climate of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) is valuable because it will allow forest managers to maximize growth, better understand how carbon sequestration may change over time, and better model and predict future ecosystem responses to climatic change. We examined the effects of climatic variability on the growth of Douglas-fir along an elevational gradient in the North Cascade Range, Washington (USA), at annual timescales during the 20th century. Multivariate analysis and correlation analysis were used to identify climate-growth relationships. Mid-elevation chronologies were negatively correlated with growing season maximum temperature and positively correlated with growing season precipitation. In contrast, high-elevation chronologies were positively correlated with annual temperatures and negatively correlated with previous-year winter Pacific Decadal Oscillation index. Projected increases in summer temperatures will likely cause greater soil moisture stress in many forested ecosystems. The potential of extended summer drought periods over decades may significantly alter spatial patterns of productivity, thus impacting carbon storage. It is likely that the productivity of Douglas-fir in the Cascade Range will decrease at sites with shallow, excessively drained soils, south- and west-facing aspects, and steep slopes and will increase at high-elevation sites.
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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 | 0,000 |
| 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 ».