Composition and carbon dynamics of forests in northeastern North America in a future, warmer worldThis article is one of a selection of papers from NE Forests 2100: A Synthesis of Climate Change Impacts on Forests of the Northeastern US and Eastern Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Increasing temperatures, precipitation extremes, and other anthropogenic influences (pollutant deposition, increasing carbon dioxide) will influence future forest composition and productivity in the northeastern United States and eastern Canada. This synthesis of empirical and modeling studies includes tree DNA evidence suggesting tree migrations since the last glaciation were much slower, at least under postglacial conditions, than is needed to keep up with current and future climate warming. Exceedances of US and Canadian ozone air quality standards are apparent and offset CO 2 -induced gains in biomass and predispose trees to other stresses. The deposition of nitrogen and sulfate in the northeastern United States changes forest nutrient availability and retention, reduces reproductive success and frost hardiness, causes physical damage to leaf surfaces, and alters performance of forest pests and diseases. These interacting stresses may increase future tree declines and ecosystem disturbances during transition to a warmer climate. Recent modeling work predicts warmer climates will increase suitable habitat (not necessarily actual distribution) for most tree species in the northeastern United States. Species whose habitat is declining in the northeastern United States currently occur in Canadian forests and may expand northward with warming. Paleoecological studies suggest local factors may interact with, even overwhelm, climatic effects, causing lags and thresholds leading to sudden large shifts in vegetation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».