Sensitivity of Three Dominant Tree Species from the Upper Boundary of Their Forest Type to Climate Change at Changbai Mountain, Northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
We quantified the growth dynamics and climatic responses of three tree species that have dominated Changbai Mountain: Korean pine (Pinus koraiensis), Yeddo spruce (Picea jezoensis), and Erman's birch (Betula ermanii). Standardization curves and moving correlations were used to assess growth rate trends and analyze changes in growth-climate relationships of trees at their upper forest boundaries and individual species elevation limits, respectively. Contrasting growth patterns were observed between trees at each upper forest boundary and species-specific upper elevation limits. Korean pines and Yeddo spruces grew faster at their upper forest boundaries than at their individual species limits. A higher growth rate of Erman's birches at their forest upper boundary only occurred before 1960. Relative to the strong effect of temperature on tree growth at individual upper elevation limits, the stable effect of precipitation and changing effect of temperature on tree growth were observed at the upper forest boundaries. Temperature increases have had a significantly negative effect on Korean pine and Erman's birch since 1980, whereas temperature increases were associated with Yeddo spruce growth. This study elucidated the differential growth patterns and temporal changes in climate–growth relationships of these species between their upper forest boundaries and elevation limits.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».