Trends and Variability in Temperature Sensitivity of Lilac Flowering Phenology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The responses of plant phenology to temperature variability have many consequences for ecological processes, agriculture, forestry, and human health. Temperature sensitivity (ST) of phenology could measure how and to what degree plant could phenologically track climate change. The long‐term trends and spatial patterns in ST have been well studied for vegetative phenology such as leaf unfolding, but trends to be expected for reproductive phenology in the future remain unknown. Here we investigate trends and factors driving the temporal variation of ST of first bloom date (FBD). Using the long‐term FBD records during 1963–2013 for common lilac (Syringa vulgaris) from 613 stations in Europe, we compared changes in ST from the beginning to the end of the study period. The Spearman partial correlations were used to assess the importance of four influencing factors. The results showed that the temporal changes in ST of FBD varied considerably among time scales. Mean ST decreased significantly by 0.92 days °C−1 from 1963–1972 to 2004–2013 (P < 0.01), but remained stable from 1963–1987 to 1989–2013. The strength of FBD and temperature relationship, the spring temperature variance, and winter chill all impact ST in an expected way at most stations. No consistent responses of ST on photoperiod were found. Our results imply that the trends and variability in ST of flowering phenology are driving by multiple factors and impacted by time scales. Continued efforts are still needed to further examine the flowering‐temperature relationship for other plant species in other climates and environments using similar methods to our study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».