Impacts of increasing typhoons on the structure and function of a subtropical forest: reflections of a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to their destructive and sporadic nature, it is often difficult to evaluate and predict the effects of typhoon on forest ecosystem patterns and processes. We used a 21-yr record of litterfall rates to explore the influence of typhoon frequency and intensity, along with other meteorological variables, on ecosystem dynamics in a subtropical rainforest. Over the past half century there has been an increasing frequency of strong typhoons (category 3; >49.6 m s −1 ; increase of 1.5 typhoons/decade) impacting the Fushan Experimental Forest, Taiwan. At Fushan strong typhoons drive total litterfall mass with an average of 1100 kg ha −1 litterfall typhoon −1 . While mean typhoon season litterfall has been observed to vary by an order of magnitude, mean litterfall rates associated with annual leaf senescence vary by <20%. In response to increasing typhoon frequency, total annual litter mass increased gradually over the 21-year record following three major typhoons in 1994. Monthly maximum wind speed was predictive of monthly litterfall, yet the influence of precipitation and temperature was only evident in non-typhoon affected months. The response of this subtropical forest to strong typhoons suggests that increasing typhoon frequency has already shifted ecosystem structure and function (declining carbon sequestration and forest stature).
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».