Climate‐diameter growth relationships of black spruce and jack pine trees in boreal<scp>O</scp>ntario,<scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
To predict the long-term effects of climate change - global warming and changes in precipitation - on the diameter (radial) growth of jack pine (Pinus banksiana Lamb.) and black spruce (Picea mariana [Mill.] B.S.P.) trees in boreal Ontario, we modified an existing diameter growth model to include climate variables. Diameter chronologies of 927 jack pine and 1173 black spruce trees, growing in the area from 47°N to 50°N and 80°W to 92°W, were used to develop diameter growth models in a nonlinear mixed-effects approach. Our results showed that the variables long-term average of mean growing season temperature, precipitation during wettest quarter, and total precipitation during growing season were significant (alpha = 0.05) in explaining variation in diameter growth of the sample trees. Model results indicated that higher temperatures during the growing season would increase the diameter growth of jack pine trees, but decrease that of black spruce trees. More precipitation during the wettest quarter would favor the diameter growth of both species. On the other hand, a wetter growing season, which may decrease radiation inputs, increase nutrient leaching, and reduce the decomposition rate, would reduce the diameter growth of both species. Moreover, our results indicated that future (2041-2070) diameter growth rate may differ from current (1971-2000) growth rates for both species, with conditions being more favorable for jack pine than black spruce trees. Expected future changes in the growth rate of boreal trees need to be considered in forest management decisions. We recommend that knowledge of climate-growth relationships, as represented by models, be combined with learning from adaptive management to reduce the risks and uncertainties associated with forest management decisions.
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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 ».