Primary and secondary effects of climate variability on net ecosystem carbon exchange in an evergreen Eucalyptus forest
Notice bibliographique
Résumé
To understand the dynamics of ecosystem carbon cycling more than 10 years of eddy covariance data, measured over an evergreen, temperate, wet sclerophyll forest, were analysed and related to climate drivers on time scales ranging from hours to years. On hourly timescales we find that incoming shortwave radiation is the major meteorological driver of net ecosystem carbon exchange (NEE). Light use efficiency is higher under diffuse light conditions and carbon uptake is further modulated by the effects of variable and suboptimal temperatures (optimal temperature Topt = 18 °C) as well as by water demand (critical vapour pressure deficit VPDcrit = 12 hPa). Incoming shortwave radiation is also the major driver on daily time scales. Effects of increased light use efficiency under diffuse conditions, however, are overcompensated by the increased carbon uptake with larger amounts of total incoming shortwave radiation under clear sky conditions. On synoptic time scales a low ratio of actual to potential incoming shortwave radiation is also related to a reduced carbon uptake, or carbon release, and associated with precipitation events. Overcast conditions during an extended wet period (2010–2011) led to lower than average carbon uptake as did extended dry periods during 2003 and 2006. The drought in 2003 triggered an insect attack which turned the ecosystem into a net source of carbon for almost one year. The annual average normalised difference vegetation index (NDVI) is highly correlated with NEE at this site and multiple linear regression shows that NDVI, incoming solar radiation and air temperature explain most of the variance in NEE (r2 = 0.87, p < 0.001). Replacing air temperature with average spring air temperatures further increases the correlation (r2 = 0.91, p < 0.001). Results demonstrate that carbon uptake in this ecosystem is highly dynamic, that wavelet analysis is a suitable tool to analyse the coherence between the carbon exchange and drivers seamlessly, and that long time series are needed to capture the variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».