Ecohydrological dynamics in the Alps: Insights from a modelling analysis of the spatial variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mountain ecosystems are experiencing rapid warming resulting in ecological changes worldwide. Projecting the response of these ecosystems to climate change is thus crucial, but also uncertain due to complex interactions between topography, climate, and vegetation. Here, we performed numerical simulations in a real and a synthetic spatial domain covering a range of contrasting climatic conditions and vegetation characteristics representative of the European Alps. Simulations were run with the mechanistic ecohydrological model Tethys–Chloris to quantify the drivers of ecosystem functioning and to explore the vulnerability of Alpine ecosystems to climate change. We correlated the spatial distribution of ecohydrological responses with that of meteorological and topographic attributes and computed spatially explicit sensitivities of net primary productivity, transpiration, and snow cover to air temperature, radiation, and water availability. We also quantified how the variance in several ecohydrological processes, such as transpiration, quickly diminishes with increasing spatial aggregation, which highlights the importance of fine spatial resolution for resolving patterns in complex topographies. We conducted controlled numerical experiments in the synthetic domain to disentangle the effect of catchment orientation on ecohydrological variables, such as streamflow. Our results support previous studies reporting an altitude threshold below which Alpine ecosystems are water‐limited in the drier inner‐Alpine valleys and confirm that the wetter areas are temperature‐limited. High‐resolution simulations of mountainous areas can improve our understanding of ecosystem functioning across spatial scales. They can also locate the areas that are the most vulnerable to climate change and guide future measurement campaigns.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».