Accumulated Heating and Chilling Are Important Drivers of Forest Phenology and Productivity in the Algonquin-to-Adirondacks Conservation Corridor of Eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Research Highlights: Forest phenology and productivity were responsive to seasonal heating and chilling accumulation, but responses differed across the temperature range. Background and Objectives: Temperate forests have responded to recent climate change worldwide, but the pattern and magnitude of response have varied, necessitating additional studies at higher spatial and temporal resolutions. We investigated climatic drivers of inter-annual variation in forest phenology and productivity across the Algonquin-to-Adirondacks (A2A) conservation corridor of eastern North America. Methods: We used remotely sensed indices from the AVHRR sensor series and a suite of gridded climate data from the Daymet database spanning from 1989–2014. We used random forest regression to characterize forest–climate relationships between forest growth indices and climatological variables. Results: A large portion of the annual variation in phenology and productivity was explained by climate (pR2 > 80%), with variation largely driven by accumulated heating and chilling degree days. Only very minor relationships with precipitation-related variables were evident. Conclusions: Our results indicate that anthropogenic climate change in the A2A has not yet reached the point of triggering widespread changes in forest phenology and productivity, but the sensitivity of forest growth to inter-annual variation in seasonal temperature accumulation suggests that more temperate forest area will be affected by climate change as warming continues.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».