Mixed Temperature-Moisture Signal in δ18O Records of Boreal Conifers from the Permafrost Zone
Notice bibliographique
Résumé
Global climatic changes have been observed for all natural biomes, with the greatest impact in the permafrost zone. The short series of direct observations of air temperature and precipitation from meteorological stations for this territory make it difficult to use them in studies of the impact of climate change on forest and forest-tundra ecosystems, but only longer series of gridded data expand the temporal-spatial resolution of this analysis. We compared local and gridded air temperature, precipitation and vapor pressure deficit (VPD) data, analyzed the trends of their changes over the last century for three sites in the permafrost zone (YAK and TAY in Russia, and CAN in Canada), and estimated the effect of their variability on oxygen isotopes in the tree-ring cellulose (δ18Ocell) of three different species (Larix cajanderi Mayr, Larix gmelinii Rupr. Rupr and Piceaglauca (Moench) Voss). Climate trend analysis showed strong changes after the 1980s, and even more pronounced from 2000 to 2020. We revealed that δ18Ocell-YAK showed mixed signals of the July temperature (r = 0.49; p = 0.001), precipitation (r = −0.37; p = 0.02) and vapor pressure deficit (VPD) (r = 0.31; p = 0.02), while δ18Ocell-CAN captured longer March–May (r = 0.37, p = 0.001) and July (r = 0.32, p < 0.05) temperature signals as well as spring VPD (r = 0.54, p = 0.001). The δ18Ocell-TAY showed a significant correlation with air temperature in July (r = 0.23, p = 0.04) and VPD in March (r = −0.26, p = 0.03). The obtained eco-hydrological relationships indicate the importance of temperature and moisture to varying degrees, which can be explained by site- and species-specific differences.
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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) | 0,004 | 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 ».