The interactive effect of competition and climate on growth of boreal tree species in western Canada and Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Understanding interactions between competition and climate in relation to their effects on individual tree growth is crucial to the development of climate-sensitive growth models required for modelling boreal forest succession in a changing climate. We used data from permanent growth and yield sample plots in western Canada and Alaska to investigate the impact of competition within a regional gradient of climatic conditions for lodgepole pine (Pinus contorta Douglas ex Loudon), jack pine (Pinus banksiana Lamb.), trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), balsam poplar (Populus balsamifera L.), white spruce (Picea glauca (Moench) Voss), and black spruce (Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb.). We characterized the effects of competition (basal area of spruce–fir, deciduous, and pine trees larger than the focal tree) and climate (mean annual temperature and precipitation) and their interactions on basal area growth of individual trees using linear mixed-effects models. Our results indicated that intraspecific competition had stronger effects on growth than interspecific competition and climate. Moreover, significant interactions between intraspecific competition and climate suggest that an increase in intraspecific competition will lead to a reduction in tree growth for warmer regions (lodgepole pine, trembling aspen, balsam poplar, and white spruce) and wetter regions (jack pine). The manner in which interspecific competition altered tree growth responses to climate was variable, depending on tree species and competition type. These results indicate that the relationships between growth and climate may differ according to the degree of competition and the structure of the stand.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».