Spring frost controls spring tree phenology along elevational gradients on the southeastern Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temperature is considered to be a main driver of spring phenology, whereas the role of climate extremes (such as spring frosts) has long been neglected. A large elevational gradient of mature forests on the Tibetan Plateau provides a powerful space-for-time ‘natural experiment’ to explore driving forces of spring phenology. Combining 5-yr of in situ phenological observations of Smith fir ( Abies georgei var. smithii ) with concurrent air temperature data along two altitudinal gradients on the southeastern Tibetan Plateau, we tested the hypothesis that spring frost was a major factor regulating the timing of spring phenology. Onset of bud swelling and leaf unfolding in the study years occurred ≈ 18 or 17 days earlier, respectively, at the lowest (3800 m a.s.l.) elevation relative to upper treelines (4360 or 4380 m a.s.l.). The frequency of freezing events and last freezing date were critical factors in determining the timing of bud swelling along two altitudinal gradients, whereas onset of leaf unfolding was primarily controlled by the onset of bud swelling. This finding provides evidence for detrimental impacts of spring frost on spring phenology, which have been underappreciated in research on phenological sensitivity to climate but should be included in phenology models. It contributes to explain the declining global warming effects on spring phenophases, because climatic extreme events (e.g. spring frosts) tend to increase with warming.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».