Interactive effects of tree size, crown exposure and logging on drought-induced mortality
Notice bibliographique
Résumé
Large trees in the tropics are reportedly more vulnerable to droughts than their smaller neighbours. This pattern is of interest due to what it portends for forest structure, timber production, carbon sequestration and multiple other values given that intensified El Niño Southern Oscillation (ENSO) events are expected to increase the frequency and intensity of droughts in the Amazon region. What remains unclear is what characteristics of large trees render them especially vulnerable to drought-induced mortality and how this vulnerability changes with forest degradation. Using a large-scale, long-term silvicultural experiment in a transitional Amazonian forest in Bolivia, we disentangle the effects of stem diameter, tree height, crown exposure and logging-induced degradation on risks of drought-induced mortality during the 2004/2005 ENSO event. Overall, tree mortality increased in response to drought in both logged and unlogged plots. Tree height was a much stronger predictor of mortality than stem diameter. In unlogged plots, tree height but not crown exposure was positively associated with drought-induced mortality, whereas in logged plots, neither tree height nor crown exposure was associated with drought-induced mortality. Our results suggest that, at the scale of a site, hydraulic factors related to tree height, not air humidity, are a cause of elevated drought-induced mortality of large trees in unlogged plots.This article is part of a discussion meeting issue 'The impact of the 2015/2016 El Niño on the terrestrial tropical carbon cycle: patterns, mechanisms and implications'.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».