Linking variability of tree water use and growth with species resilience to environmental changes
Notice bibliographique
Résumé
Tree growth is an indicator of tree vitality and its temporal variability is linked to species resilience to environmental changes. Second‐order statistics that quantify the cross‐scale temporal variability of ecophysiological time series (statistical memory) could provide novel insights into species resilience. Species with high statistical memory in their tree growth may be more affected by disturbances, resulting in lower overall resilience and higher vulnerability to environmental changes. Here, we assessed the statistical memory, as quantified with the decay in standard deviation with increasing time scale, in tree water use and growth of co‐occurring European larch Larix decidua and Norway spruce Picea abies along an elevational gradient in the Swiss Alps using measurements of stem radius changes, sap flow and tree‐ring widths. Local‐scale interspecific differences between the two conifers were further explored at the European scale using data from the International Tree‐Ring Data Bank. Across the analysed elevational gradient, tree water use showed steeper variability decay with increasing time scale than tree growth, with no significant interspecific differences, highlighting stronger statistical memory in tree growth processes. Moreover, Norway spruce displayed slower decay in growth variability with increasing time scale (higher statistical memory) than European larch; a pattern that was also consistent at the European scale. The higher statistical memory in tree growth of Norway spruce in comparison to European larch is indicative of lower resilience of the former in comparison to the latter, and could potentially explain the occurrence of European larch at higher elevations at the Alpine treeline. Single metrics of resilience cannot often summarize the multifaceted aspects of ecosystem functioning, thus, second‐order statistics that quantify the strength of statistical memory in ecophysiological time series could complement existing resilience indicators, facilitating the assessment of how environmental changes impact forest growth trajectories and ecosystem services.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».