Consistent negative temperature sensitivity and positive influence of precipitation on growth of floodplain <i>Picea glauca</i> in Interior Alaska
Notice bibliographique
Résumé
This paper calibrates climate controls over radial growth of floodplain white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss) and examines whether growth in these populations responds similarly to climate as upland trees in Interior Alaska. Floodplain white spruce trees hold previously unrecognized potential for long-term climate reconstruction because they are the source of driftwood that becomes frozen in coastal deposits, where archeological timbers and beach logs represent well-preserved datable material. We compared ring width chronologies for 135 trees in six stands on the Yukon Flats and Tanana River with temperature and precipitation at Fairbanks from 1912–2001. Our sample contains a stable common signal representing a strong negative relationship between summer temperature and tree growth. We developed a floodplain temperature index (FPTI), which explains half of the variability of the composite chronology, and a supplemental precipitation index (SPI) based on correlation of monthly precipitation with the residual of the temperature-based prediction of growth. We then combined FPTI and SPI into a climate favorability index (CFI) in which above-normal precipitation partially compensates for temperature-induced drought reduction of growth and vice versa. CFI and growth have been particularly low since 1969. Our results provide a basis for building longer chronologies based on archeological wood and for projecting future growth.
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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) | 0,000 | 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 ».