Ecophysiological modeling of photosynthesis and carbon allocation to the tree stem in the boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A better understanding of the coupling between photosynthesis and carbon allocation in the boreal forest, together with its associated environmental factors and mechanistic rules, is crucial to accurately predict boreal forest carbon stocks and fluxes, which are significant components of the global carbon budget. Here, we adapted the MAIDEN ecophysiological forest model to consider important processes for boreal tree species, such as nonlinear acclimation of photosynthesis to temperature changes, canopy development as a function of previous-year climate variables influencing bud formation and the temperature dependence of carbon partition in summer. We tested these modifications in the eastern Canadian taiga using black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) gross primary production and ring width data. MAIDEN explains 90 % of the observed daily gross primary production variability, 73 % of the annual ring width variability and 20–30 % of its high-frequency component (i.e., when decadal trends are removed). The positive effect on stem growth due to climate warming over the last several decades is well captured by the model. In addition, we illustrate how we improve the model with each introduced model adaptation and compare the model results with those of linear response functions. Our results demonstrate that MAIDEN simulates robust relationships with the most important climate variables (those detected by classical response-function analysis) and is a powerful tool for understanding how environmental factors interact with black spruce ecophysiology to influence present-day and future boreal forest carbon fluxes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».