Growth response of ponderosa pine (<i>Pinus ponderosa</i>) to climate in the eastern Cascade Mountains, Washington, U.S.A.: Implications for climatic change<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Climatic change is expected to cause dramatic shifts in low-elevation treeline in mountainous environments. Ponderosa pine (Pinus ponderosa) were sampled across an elevation gradient adjacent to the Methow Valley of the Okanogan National Forest in the eastern Cascades, Washington to examine the potential response of ponderosa pine to climatic change. Response function analyses were used to compare climate-growth relationships among 12 sites, four elevations on three different mountains. Response function analysis attributes 42-55% of the inter-annual variation in growth to climate. Growth is positively correlated with November precipitation prior to the growing season on all 12 sites, suggesting that November precipitation is critical for increased root growth, increased nutrient availability through decomposition, building snowpack, or non-growing season photosynthesis and carbon storage. Growth is positively correlated with previous October, January, June, and July precipitation at more than one site. Temperature is not correlated with growth on any sites. Climate models predict that the Pacific Northwest will experience warmer and wetter winters and drier summers in the future. Growth-climate correlations suggest that the short-term growth response of ponderosa pine is most sensitive to non-growing season precipitation. Therefore, predicting ponderosa pine’s response to projected climatic change is problematic, with wetter falls increasing growth and drier summers decreasing growth. Our results indicate that ponderosa pine is much more sensitive to precipitation than temperature and that any predictions of this arid species’ response to climatic change are difficult, due to uncertainty in predicting future precipitation patterns.
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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) | 0,001 | 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 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 ».