Accelerating regrowth of temperate‐maritime forests due to environmental change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To understand how environmental changes have influenced forest productivity, stemwood biomass ( B ) dynamics were analyzed at 1267 permanent inventory plots, covering a combined 209 ha area of unmanaged temperate‐maritime forest in southwest British Columbia, Canada. Net stemwood production (Δ B ) was derived from periodic remeasurements of B collected over a 40‐year measurement period (1959–1998) in stands ranging from 20 to 150 years old. Comparison between the integrated age response of net stemwood production, Δ B ( A ), and the age response of stemwood biomass, B ( A ), suggested a 58 ± 11% increase in Δ B between the first 40 years of the chronosequence period (1859–1898) and the measurement period. To estimate extrinsic forcing on Δ B , several different candidate models were developed to remove variation explained by intrinsic factors. All models exhibited temporal bias, with positive trends in (observed minus predicted) residual Δ B ranging between of 0.40 and 0.64% yr −1 . Applying the same methods to stemwood growth ( G ) indicated residual increases ranging from 0.43 and 0.67% yr −1 . Higher trend estimates corresponded with models that included site index ( SI ) as a predictor, which may reflect exaggeration of the age‐decline in SI tables. Choosing a model that excluded SI , suggested that Δ B increased by 0.40 ± 0.18% yr −1 , while G increased by 0.43 ± 0.12% yr −1 over the measurement period. Residual G was significantly correlated with atmospheric carbon dioxide ( CO 2 ), temperature ( T ), and climate moisture index ( CMI ). However, models driven with climate and CO 2 , alone, could not simultaneously explain long‐term and measurement‐period trends without additional representation of indirect effects, perhaps reflecting compound interest on direct physiological responses to environmental change. Evidence of accelerating forest regrowth highlights the value of permanent inventories to detect and understand systematic changes in forest productivity caused by environmental change.
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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 ».