Drought's legacy: multiyear hydraulic deterioration underlies widespread aspen forest die‐off and portends increased future risk
Notice bibliographique
Résumé
Forest mortality constitutes a major uncertainty in projections of climate impacts on terrestrial ecosystems and carbon-cycle feedbacks. Recent drought-induced, widespread forest die-offs highlight that climate change could accelerate forest mortality with its diverse and potentially severe consequences for the global carbon cycle, ecosystem services, and biodiversity. How trees die during drought over multiple years remains largely unknown and precludes mechanistic modeling and prediction of forest die-off with climate change. Here, we examine the physiological basis of a recent multiyear widespread die-off of trembling aspen (Populus tremuloides) across much of western North America. Using observations from both native trees while they are dying and a rainfall exclusion experiment on mature trees, we measure hydraulic performance over multiple seasons and years and assess pathways of accumulated hydraulic damage. We test whether accumulated hydraulic damage can predict the probability of tree survival over 2 years. We find that hydraulic damage persisted and increased in dying trees over multiple years and exhibited few signs of repair. This accumulated hydraulic deterioration is largely mediated by increased vulnerability to cavitation, a process known as cavitation fatigue. Furthermore, this hydraulic damage predicts the probability of interyear stem mortality. Contrary to the expectation that surviving trees have weathered severe drought, the hydraulic deterioration demonstrated here reveals that surviving regions of these forests are actually more vulnerable to future droughts due to accumulated xylem damage. As the most widespread tree species in North America, increasing vulnerability to drought in these forests has important ramifications for ecosystem stability, biodiversity, and ecosystem carbon balance. Our results provide a foundation for incorporating accumulated drought impacts into climate-vegetation models. Finally, our findings highlight the critical role of drought stress accumulation and repair of stress-induced damage for avoiding plant mortality, presenting a dynamic and contingent framework for drought impacts on forest ecosystems.
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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 | 0,000 | 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 ».