A heat wave during leaf expansion severely reduces productivity and modifies seasonal growth patterns in a northern hardwood forest
Notice bibliographique
Résumé
A useful approach to monitor tree response to climate change and environmental extremes is the recording of long-term time series of stem radial variations obtained with precision dendrometers. Here, we study the impact of environmental stress on seasonal growth dynamics and productivity of yellow birch (Betula alleghaniensis Britton) and sugar maple (Acer saccharum Marsh.) in the Great Lakes, St Lawrence forest region of Ontario. Specifically, we research the effects of a spring heat wave in 2010, and a summer drought in 2012 that occurred during the 2005–14 study period. We evaluated both growth phenology (onset, cessation, duration of radial growth, time of maximum daily growth rate) and productivity (monthly and seasonal average growth rates, maximum daily growth rate, tree-ring width) and tested for differences and interactions among species and years. Productivity of sugar maple was drastically compromised by a 3-day spring heat wave in 2010 as indicated by low growth rates, very early growth cessation and a lagged growth onset in the following year. Sugar maple also responded more sensitively than yellow birch to a prolonged drought period in July 2012, but final tree-ring width was not significantly reduced due to positive responses to above-average temperatures in the preceding spring. We conclude that sugar maple, a species that currently dominates northern hardwood forests, is vulnerable to heat wave disturbances during leaf expansion, which might occur more frequently under anticipated climate change.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».