Climate and bark beetle effects on forest productivity — linking dendroecology with forest landscape modeling
Notice bibliographique
Résumé
In forested systems throughout the world, climate influences tree growth and aboveground net primary productivity (ANPP). The effects of extreme climate events (i.e., drought) on ANPP can be compounded by biotic factors (e.g., insect outbreaks). Understanding the contribution of each of these influences on growth requires information at multiple spatial scales and is essential for understanding regional forest response to changing climate. The mixed conifer forests of the Lake Tahoe Basin, California and Nevada, provide an opportunity to analyze biotic and abiotic influences on ANPP. Our objective was to evaluate the influence of moisture stress (climatic water deficit, CWD) and bark beetles on basin-wide ANPP from 1987 to 2006, estimated through tree core increments and a landscape simulation model (LANDIS-II). Tree ring data revealed that ANPP increased throughout this period and had a nonlinear relationship to water demand. Simulation model results showed that despite increased complexity, simulations that include moderate moisture sensitivity and bark beetle outbreaks most closely approximated the field-derived ANPP∼CWD relationship. Although bark beetle outbreaks and episodic drought-induced mortality events are often correlated, decoupling them within a simulation model offers insight into assessing model performance, as well as examining how each contributes to total declines in productivity.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».