Response of carbon and water fluxes to environmental variability in two Eastern North American forests of similar-age but contrasting leaf-retention and shape strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The annual carbon and water dynamics of two Eastern North American forests were compared over a six year period from 2012 to 2017. The geographic location, forest age, soil, and climate were similar between the sites, however, the species composition varied: one was a deciduous broadleaf forest, while the other an evergreen needleleaf forest. During the 6-year study period, the mean annual net ecosystem productivity (NEP) of the coniferous forest was slightly higher and more variable (218 ± 109 g C m−2 yr−1) compared to that of the deciduous broadleaf forest NEP of 200 ± 83 g C m−2 yr−1. Similarly, the mean annual evapotranspiration (ET) of the conifer forest over the 6-year study period was higher (442 ± 33 mm yr−1) compared to that of the broadleaf forest (388 ± 34 mm yr−1), but with similar interannual variability. Significant abnormalities in fluxes were measured between sites during drought years. Summer meteorology greatly impacted fluxes at both sites, but to varying degrees and with varying responses. In general, warm temperatures caused higher ecosystem respiration (RE), resulting in reduced mean annual NEP values – an impact that was more pronounced at the deciduous broadleaf forest compared to the evergreen needle-leaf forest. However, during drought years, the evergreen forest saw greater annual reduction in carbon sequestration compared to the deciduous forest. In the evergreen conifer forest, variability of summer meteorology greatly controlled the forest's annual carbon sink-source strength. Annual ET at both forests was driven by changes in air temperature (Ta), with the largest annual ET measured in the warmest years in the deciduous forest. Additionally, prolonged dry periods with increased Ta, greatly reduced ET. During drought years, the carbon and water fluxes of the deciduous forest were less sensitive to changes in temperature or water availability compared to the evergreen forest. If longer periods of increased temperatures and larger precipitation variability during summer months are to be expected under future climates, our findings suggest the carbon sink capacity of the deciduous forest will continue, while that of the conifer forest remains uncertain in the study region.
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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 | 0,001 |
| 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 ».