Regional Drought Conditions Control Quercus brantii Lindl. Growth within Contrasting Forest Stands in the Central Zagros Mountains, Iran
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude and duration of ongoing global warming affects tree growth, especially in semi-arid forest landscapes, which are typically dominated by a few adapted tree species. We investigated the effect of climatic control on the tree growth of Persian oak (Quercus brantii Lindl.), which is a dominant species in the Central Zagros Mountains of western Iran. A total of 48 stem discs was analyzed from trees at three sites, differing in local site and stand conditions (1326 to 1704 m a.s.l.), as well as the level and type of human impact (high human intervention for the silvopastoral site, moderate for the agroforestry site, and low for the forest site). We used principal component analysis (PCA) to investigate the common climatic signals of precipitation, air temperature, and drought (represented by SPEI 1 to 48 months) across the site chronologies. PC1 explains 83% of the total variance, indicating a dominant common growth response to regional climatic conditions that is independent of the local environmental conditions (i.e., forest stand density and land-use type). Growth–climate response analyses revealed that the radial growth of Q. brantii is positively affected by water availability during the growing season (r = 0.39, p < 0.01). Precipitation during April and May has played an ever-important role in oak growth in recent decades. Our study provides evidence that hydroclimatic conditions control tree-ring formation in this region, dominating the effects of topography and human impact. This finding highlights the great potential for combining historical oak samples and living trees from different forest stands in order to generate multi-centennial tree-ring-based hydroclimate reconstructions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».