Simulating the impact of climate change on the growth of Chinese fir plantations in Fujian province, China
Notice bibliographique
Résumé
Climate change represents a considerable source of uncertainty with respect to the long-term health and productivity of Chinese fir ( Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.) plantations in southeastern China. We employed the process-based, stand-level model FORECAST Climate to investigate the potential impact of four alternative climate-change scenarios on the long-term growth and development of Chinese fir plantations in Fujian province, China. The capability of the model to project seasonal patterns of productivity related to variation in temperature and moisture availability was evaluated using 11 years of 8-day composite MODIS remote sensing data. Simulation results suggest climate change will lead to a modest increase in long-term stemwood biomass production (6.1 to 12.1% after 30 to 60 years). The positive impact of climate change was largely attributable to both a lengthening of the growing season and an increase in nutrient-cycling rates. The increase in atmospheric CO 2 concentrations associated with the different emission scenarios led to an increase in water-use efficiency and a small increase in productivity. While the model predicted an overall increase in dry-season moisture stress, it did not predict increased levels of drought-related mortality. Climate change is expected have positive impact on the growth of Chinese fir in the Fujian region of China. However, the projected increase in plantation productivity associated with climate change may not be realised if the latter also results in enhanced activity of biotic and abiotic disturbance agents.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».