Variable temperature effects of Open Top Chambers at polar and alpine sites explained by irradiance and snow depth
Notice bibliographique
Résumé
Environmental manipulation studies are integral to determining biological consequences of climate warming. Open Top Chambers (OTCs) have been widely used to assess summer warming effects on terrestrial biota, with their effects during other seasons normally being given less attention even though chambers are often deployed year-round. In addition, their effects on temperature extremes and freeze-thaw events are poorly documented. To provide robust documentation of the microclimatic influences of OTCs throughout the year, we analysed temperature data from 20 studies distributed across polar and alpine regions. The effects of OTCs on mean temperature showed a large range (-0.9 to 2.1 °C) throughout the year, but did not differ significantly between studies. Increases in mean monthly and diurnal temperature were strongly related (R(2) = 0.70) with irradiance, indicating that PAR can be used to predict the mean warming effect of OTCs. Deeper snow trapped in OTCs also induced higher temperatures at soil/vegetation level. OTC-induced changes in the frequency of freeze-thaw events included an increase in autumn and decreases in spring and summer. Frequency of high-temperature events in OTCs increased in spring, summer and autumn compared with non-manipulated control plots. Frequency of low-temperature events was reduced by deeper snow accumulation and higher mean temperatures. The strong interactions identified between aspects of ambient environmental conditions and effects of OTCs suggest that a detailed knowledge of snow depth, temperature and irradiance levels enables us to predict how OTCs will modify the microclimate at a particular site and season. Such predictive power allows a better mechanistic understanding of observed biotic response to experimental warming studies and for more informed design of future experiments. However, a need remains to quantify OTC effects on water availability and wind speed (affecting, for example, drying rates and water stress) in combination with microclimate measurements at organism level.
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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) | 0,001 | 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 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 ».