Adaptation of lodgepole pine and interior spruce to climate: implications for reforestation in a warming world
Notice bibliographique
Résumé
We investigated adaptation to climate in populations of two widespread tree species across a range of contrasting environments in western Canada. In a series of common garden experiments, bud phenology, cold hardiness, and seedling growth traits were assessed for 254 populations in the interior spruce complex (Picea glauca, P. engelmannii, and their hybrids) and for 281 populations of lodgepole pine (Pinus contorta). Complex multitrait adaptations to different ecological regions such as boreal, montane, coastal, and arid environments accounted for 15-20% of the total variance. This population differentiation could be directly linked to climate variables through multivariate regression tree analysis. Our results suggest that adaptation to climate does not always correspond linearly to temperature gradients. For example, opposite trait values (e.g., early versus late budbreak) may be found in response to apparently similar cold environments (e.g., boreal and montane). Climate change adaptation strategies may therefore not always be possible through a simple shift of seed sources along environmental gradients. For the two species in this study, we identified a relatively small number of uniquely adapted populations (11 for interior spruce and nine for lodgepole pine) that may be used to manage adaptive variation under current and expected future climates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».