Increased complementarity in water‐limited environments in Scots pine and European beech mixtures under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Management of mixedwoods is advocated as an effective adaptation strategy to increase ecosystem resiliency in the context of climate change. Although mixedwoods have been shown to have greater resource use efficiency relative to pure stands, considerable uncertainty remains with respect to the underlying ecological processes. We explored species interactions in Scots pine/European beech mixedwoods with the process‐based model FORECAST Climate. The model was calibrated for two contrasting forests in the southwestern Pyrenees (northern Spain): a wet Mediterranean site at 625 m.a.s.l. and a subalpine site at 1335 m.a.s.l. Predicted mixedwood yield was higher than that for beech stands but lower than pine stands. When simulating climate change, mixedwood yield was reduced at the Mediterranean site (−33%) but increased at the subalpine site (+11%). Interaction effects were enhanced as stands developed. Complementarity dominated the Mediterranean stand but neutral or net competition dominated the subalpine stand, which had higher stand density and water availability. Reduced water demand and consumption, increased canopy interception, and improved water‐use efficiency in mixtures compared to beech stands, suggest a release of beech intraspecific competition. Beech also facilitated pine growth through better litter quality, nonsymbiotic nitrogen fixation, and above‐ and belowground stratification, leading to higher foliar nitrogen content and deeper canopies in pines. In conclusion, mixtures may improve water availability and use efficiency for beech and light interception for pine, the main limiting factors for each species, respectively. Encouraging pine–beech mixtures could be an effective adaptation to climate change in drought‐prone sites in the Mediterranean region.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».