Divergent temporal trends of net biomass change in western Canadian boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forests play a strong role in the global carbon cycle by absorbing atmospheric carbon dioxide through increasing forest biomass. Understanding temporal trends of forest net above‐ground biomass change (ΔAGB) can help infer how forest carbon sequestration responds to ongoing climate changes. Despite wide spatial variation in the long‐term average of climate moisture availability (CMIaverage) across forest ecosystems, temporal trends of ΔAGB associated with CMIaverage remain unclear. We tested the hypothesis that the negative impacts of climate change on ΔAGB would decrease with CMIaverage using the data from permanent sample plots, monitored from 1958 to 2011, with stand ages varying from 17 to 210 years, in western boreal forests of Canada. We found that ΔAGB on average increased with CMIaverage. Temporally, ΔAGB declined sharply between 1958 and 2011 in plots with low CMIaverage owing to increased biomass loss from mortality accompanied by little growth gain, whereas ΔAGB changed little in plots with high CMIaverage. The temporal decrease of ΔAGB in drier areas was attributable to its negative responses to warming‐induced temporal decreases in climate moisture availability. Synthesis. Our results indicate that large‐scale changes in forest carbon functioning associated with climate change depend on the long‐term average of climate moisture availability. Our finding suggests a possible retreat of boreal biome at the drier distribution limits with predicted declines in water availability in the 21st century.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».