Potential climate change impacts on temperate forest ecosystem processes
Notice bibliographique
Résumé
Large changes in atmospheric CO 2 , temperature, and precipitation are predicted by 2100, yet the long-term consequences for carbon (C), water, and nitrogen (N) cycling in forests are poorly understood. We applied the PnET-CN ecosystem model to compare the long-term effects of changing climate and atmospheric CO 2 on productivity, evapotranspiration, runoff, and net nitrogen mineralization in current Great Lakes forest types. We used two statistically downscaled climate projections, PCM B1 (warmer and wetter) and GFDL A1FI (hotter and drier), to represent two potential future climate and atmospheric CO 2 scenarios. To separate the effects of climate and CO 2 , we ran PnET-CN including and excluding the CO 2 routine. Our results suggest that, with rising CO 2 and without changes in forest type, average regional productivity could increase from 67% to 142%, changes in evapotranspiration could range from –3% to +6%, runoff could increase from 2% to 22%, and net N mineralization could increase 10% to 12%. Ecosystem responses varied geographically and by forest type. Increased productivity was almost entirely driven by CO 2 fertilization effects, rather than by temperature or precipitation (model runs holding CO 2 constant showed stable or declining productivity). The relative importance of edaphic and climatic spatial drivers of productivity varied over time, suggesting that productivity in Great Lakes forests may switch from being temperature- to water-limited by the end of the century.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».