Drought and the interannual variability of stem growth in an aseasonal, everwet forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Linking drought to the timing of physiological processes governing tree growth remains one limitation in forecasting climate change effects on tropical trees. Using dendrometers, we measured fine‐scale growth for 96 trees of 25 species from 2013 to 2016 in an everwet forest in Puerto Rico. Rainfall over this time span varied, including an unusual, severe El Niño drought in 2015. We assessed how growing season onset, median day, conclusion, and length varied with absolute growth rate and tree size over time. Stem growth was seasonal, beginning in February, peaking in July, and ending in November. Species growth rates varied between 0 and 8 mm/year and correlated weakly with specific leaf area, leaf phosphorus, and leaf nitrogen, and to a lesser degree with wood specific gravity and plant height. Drought and tree growth were decoupled, and drought lengthened and increased variation in growing season length. During the 2015 drought, many trees terminated growth early but did not necessarily grow less. In the year following drought, trees grew more over a shorter growing season, with many smaller trees showing a post‐drought increase in growth. We attribute the increased growth of smaller trees to release from light limitation as the canopy thinned because of the drought, and less inferred hydraulic stress than larger trees during drought. Soil type accounted for interannual and interspecific differences, with the finest Zarzal clays reducing tree growth. We conclude that drought affects the phenological timing of tree growth and favors the post‐drought growth of smaller, sub‐canopy trees in this everwet forest. Abstract in Spanish is available with online material.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».