Early-Warning Signals of Individual Tree Mortality Based on Annual Radial Growth
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Tree mortality is a key driver of forest dynamics and its occurrence is projected to increase in the future due to climate change. Despite recent advances in our understanding of the physiological mechanisms leading to death, we still lack robust indicators of mortality risk that could be applied at the individual tree scale. Here, we build on a previous contribution exploring the differences in growth level between trees that died and survived a given mortality event to assess whether changes in temporal autocorrelation, variance, and synchrony in time-series of annual radial growth data can be used as early warning signals of mortality risk. Taking advantage of a unique global ring-width database of 3065 dead trees and 4389 living trees growing together at 198 sites (belonging to 36 gymnosperm and angiosperm species), we analyzed temporal changes in autocorrelation, variance, and synchrony before tree death (diachronic analysis), and also compared these metrics between trees that died and trees that survived a given mortality event (synchronic analysis). Changes in autocorrelation were a poor indicator of mortality risk. However, we found a gradual increase in inter-annual growth variability and a decrease in growth synchrony in the last ∼20 years before mortality of gymnosperms, irrespective of the cause of mortality. These changes could be associated with drought-induced alterations in carbon economy and allocation patterns. In angiosperms, we did not find any consistent changes in any metric. Such lack of any signal might be explained by the relatively high capacity of angiosperms to recover after a stress-induced growth decline. Our analysis provides a robust method for estimating early-warning signals of tree mortality based on annual growth data. In addition to the frequently reported decrease in growth rates, an increase in inter-annual growth variability and a decrease in growth synchrony may be powerful predictors of gymnosperm mortality risk, but not necessarily so for angiosperms.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle