Douglas-fir radial growth in interior British Columbia can be linked to long-term oscillations in Pacific and Atlantic sea surface temperatures
Notice bibliographique
Résumé
A major problem in modern dendrochronology is that the methods traditionally used for linking tree-ring growth data to climate records are not well suited to reconstructing low-frequency climatic variations. In this study, we explored the alternative ensemble empirical mode decomposition (EEMD) to detrend tree-ring records and extract climate signals without removing low-frequency information. Tree cores of Pseudotsuga menziesii var. glauca (Mayr.) Franco were examined in a semi-arid forest in southern interior British Columbia, western Canada. Ring width data were decomposed into five oscillatory components (intrinsic mode functions, IMFs) of increasingly longer periodicities. IMF 1 was considered white noise, IMF 2 was used to create the first diameter growth index (DGI-1), and IMF 3 and IMF 4 were combined to create the second diameter growth index (DGI-2), whereas IMF 5 and the residual term together were considered as the trend term. The highest significant cross-correlations between DGI-1 and the NAO August , NIÑO12 May , and PDO January indices were found at 1-year lags. DGI-2 had positive and persistent correlations with NAO June and PDO May at 0- to 3-year lags and with NAO May at 2- and 3-year lags. Our results indicate that periods of slow growth in the tree-ring record matched periods of drought in the North American Pacific Northwest. Such water-limiting conditions are likely caused by oscillatory patterns in the Pacific Ocean sea surface temperatures that influence precipitation in the Pacific Northwest. These drought events are likely exacerbated by changes in winter precipitation (snowpack) related to oscillations of the Atlantic Ocean sea surface temperatures, highlighting the ecological effects of both oceans on terrestrial ecosystems. Such relationships could not be easily found by traditional tree-ring analyses that remove some of the low-frequency signal, and therefore, we suggest EEMD as an additional tool to establishing tree growth – climate relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».