Stand‐level drivers most important in determining boreal forest response to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest ecosystems contain several climate‐sensitive drivers that respond differentially to changes in climate and climate variability. For example, growth and regeneration processes are “stand‐scale” drivers, while natural disturbances operate at “landscape scale”. The relative contributions of these different scale drivers of change in ecosystems create great uncertainty when simulating potential responses of a forest to changes in climate. Here, we assess those contributions, along with harvesting effects, on biomass (both total and of individual species) in the southern boreal forest of Canada under three climate scenarios ( RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5). Projections were performed for three future 30‐year time periods, in four study regions located on an east–west transect, using a forest landscape model ( LANDIS ‐ II ), parameterized using a forest patch model ( PICUS ). Projected future impacts were assessed for each driver of change, and found to vary greatly among regions, species, future period and forcing scenarios. Fire, and stand‐scale climate‐induced impacts, had the strongest effects on forest vegetation, as well as on total and species’ biomass under most RCP scenarios, but the largest impacts occurred mostly after 2050, particularly with the RCP 8.5 scenario. The relative importance and trends in species‐specific impacts varied, both spatially and according to the different RCP scenarios. Western regions were generally more sensitive to stand‐scale climate‐induced changes, whereas eastern regions were more sensitive to changes in fire regime. Our study also highlights the importance of considering the prevalence of species‐level functional traits when assessing the sensitivity of forest landscapes to a given driver of change in the context of increasing anthropogenic climate forcing. Synthesis . Increases in fire activity, and direct impacts of climate change on forest growth and regeneration, will be the most important drivers of future changes in southern boreal forest landscapes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».