Climate warming causes intensification of the hydrological cycle resulting in changes to the vernal and autumnal windows in a northern temperate forest
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming is likely to lead to complex effects on northern forests of the temperate forest biome. We investigated whether rising temperatures altered the timing of snowmelt and snowpack accumulation or extended the forest growing season length in the Turkey Lakes Watershed in central Ontario. Archived satellite imagery was used to track changes in timing of snowpack loss/gain and canopy leaf on/off; the periods between these events were defined as the vernal (spring) and autumnal (fall) windows. We found only a slight extension of the growing season into the autumn period and no increase in the width of the vernal or autumnal windows, indicating that forest growth is not responding significantly to temperature increases during these windows. Archived time series of temperature, precipitation and discharge data for a nested set of catchments ranging in size from headwater (<10 ha) to regional (103 ha) catchments were used to track changes in the magnitude, timing and partitioning of precipitation into evapotranspiration and discharge. We found an intensification of hydrological cycling, with (1) a higher dryness index (PET/P) during the summer growing season and (2) earlier spring snowmelt discharges, and later more concentrated autumn storm discharges during the shoulder seasons. This intensification of the hydrological cycle during the summer growth season and the vernal and autumnal windows may not only limit opportunities for enhanced forest growth, but may be contributing to the recent observations of forest decline within this biome. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».