Carbon fluxes acclimate more strongly to elevated growth temperatures than to elevated <scp>CO</scp><sub>2</sub> concentrations in a northern conifer
Notice bibliographique
Résumé
Increasing temperatures and atmospheric CO2 concentrations will affect tree carbon fluxes, generating potential feedbacks between forests and the global climate system. We studied how elevated temperatures and CO2 impacted leaf carbon dynamics in Norway spruce (Picea abies), a dominant northern forest species, to improve predictions of future photosynthetic and respiratory fluxes from high-latitude conifers. Seedlings were grown under ambient (AC, c. 435 μmol mol(-1) ) or elevated (EC, 750 μmol mol(-1) ) CO2 concentrations at ambient, +4 °C, or +8 °C growing temperatures. Photosynthetic rates (Asat ) were high in +4 °C/EC seedlings and lowest in +8 °C spruce, implying that moderate, but not extreme, climate change may stimulate carbon uptake. Asat , dark respiration (Rdark ), and light respiration (Rlight ) rates acclimated to temperature, but not CO2 : the thermal optimum of Asat increased, and Rdark and Rlight were suppressed under warming. In all treatments, the Q10 of Rlight (the relative increase in respiration for a 10 °C increase in leaf temperature) was 35% higher than the Q10 of Rdark , so the ratio of Rlight to Rdark increased with rising leaf temperature. However, across all treatments and a range of 10-40 °C leaf temperatures, a consistent relationship between Rlight and Rdark was found, which could be used to model Rlight in future climates. Acclimation reduced daily modeled respiratory losses from warm-grown seedlings by 22-56%. When Rlight was modeled as a constant fraction of Rdark , modeled daily respiratory losses were 11-65% greater than when using measured values of Rlight . Our findings highlight the impact of acclimation to future climates on predictions of carbon uptake and losses in northern trees, in particular the need to model daytime respiratory losses from direct measurements of Rlight or appropriate relationships with Rdark .
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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 | 0,001 | 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 ».