Influence of Low Frequency Variability on Climate and Carbon Fluxes in a Temperate Pine Forest in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Carbon, water and energy exchanges between forests and the atmosphere depend upon seasonal dynamics of both temperature and precipitation, which are influenced by low frequency climate oscillations such as: El Niño-Southern Oscillation (ENSO), North Atlantic Oscillation (NAO), Arctic Oscillation (AO), Eastern Pacific Oscillation (EPO) and the Pacific-North American (PNA). This study investigated the influence of climate oscillations on the local climate and carbon fluxes in a 75-year old temperate pine (Pinus strobus L.) forest, near Lake Erie in southern Ontario, Canada. Analyses indicated mean winter temperatures were correlated to NAO, AO and EPO, total winter precipitation was influenced by PNA and AO, while total snowfall was correlated with PNA and ENSO. These impacts influenced carbon dynamics of the forest during the winter and spring seasons. The EPO had a significant inverse correlation with winter and spring carbon fluxes, while the Pacific Decadal Oscillation (PDO) was significantly correlated with winter respiration. In 2012, an extreme warm event linked to climate oscillations raised temperatures and resulted in a large release of carbon from the forest due to higher ecosystem respiration. As low frequency climate oscillations are important drivers of extreme weather events, affecting their intensity, frequency and spatial patterns, they can cause large changes in carbon exchanges in forest ecosystems in the northeastern parts of North America.
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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 ».