Climate drivers of bark beetle outbreak dynamics in Norway spruce forests
Notice bibliographique
Résumé
Bark beetles are among the most devastating biotic agents affecting forests globally and several species are expected to be favored by climate change. Given the potential interactions of insect outbreaks with other biotic and abiotic disturbances, and the potentially strong impact of changing disturbance regimes on forest resources, investigating climatic drivers of destructive bark beetle outbreaks is of paramount importance. We analyzed 17 time‐series of the amount of wood damaged by Ips typographus , the most destructive pest of Norway spruce forests, collected across 8 European countries in the last three decades. We aimed to quantify the relative importance of key climate drivers in explaining timber loss dynamics, also testing for possible synergistic effects. Local outbreaks shared the same drivers, including increasing summer rainfall deficit and warm temperatures. Large availability of storm‐felled trees in the previous year was also strongly related to an increase in timber loss, likely by providing an alternative source of breeding material. We did not find any positive synergy among outbreak drivers. On the contrary, the occurrence of large storms reduced the positive effect of warming temperatures and rainfall deficit. The large surplus of breeding material likely boosted I. typographus population size above the density threshold required to colonize and kill healthy trees irrespective of other climate triggers. Importantly, we found strong negative density dependence in I. typographus that may provide a mechanism for population decline after population eruptions. Generality in the effects of complex climatic events across different geographical areas suggests that the large‐scale drivers can be used as early warning indicators of increasing local outbreak probability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».