Impacts of Climatic Variation on the Growth of Black Spruce Across the Forest-Tundra Ecotone: Positive Effects of Warm Growing Seasons and Heat Waves Are Offset by Late Spring Frosts
Notice bibliographique
Résumé
Climate strongly limits the physiological processes of trees near their range limits, leading to increased growth sensitivity. Northeastern North America is experiencing considerable warming, so the growth of trees near the northern treeline represents a key indicator of forest responses to climate change. However, tree-ring series and corresponding climatic data are scarce across the forest-tundra ecotone when compared to southern boreal regions, resulting in fewer studies on growth-climate relationships focused on this ecotone. Using daily climatic data, we identified trends in growing season heat accumulation and the intensity of acute climatic events over the last several decades in the southern and the northern parts of the forest-tundra ecotone in northeastern North America, and investigated their influence on black spruce radial growth. We found that black spruce trees responded positively to the increase in growing season temperatures and heat wave intensity, suggesting that growth is currently limited by suboptimal temperatures. While tree growth in the southern region generally benefited from warm spring temperatures, vulnerability to late spring frosts reduced tree growth in the northern region and increased probability of abrupt growth decline. In this region, late spring frosts offset approximately half of the additional growth that would otherwise occur over the course of a warm growing season. This vulnerability of northern trees may result from local adaptations to short growing seasons, which initiate biological activities at colder temperatures in the spring. Overall, our results highlight the need to explicitly incorporate acute climatic events into modeling efforts in order to refine our understanding of the impact of climate change on forest dynamics.
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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 ».