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Enregistrement W4225013515 · doi:10.1111/gcb.16218

Re‐assessment of the climatic controls on the carbon and water fluxes of a boreal aspen forest over 1996–2016: Changing sensitivity to long‐term climatic conditions

2022· article· en· W4225013515 sur OpenAlexaffabout
Peng Liu, Alan Barr, Tianshan Zha, T. Andrew Black, Rachhpal S. Jassal, Zoran Nesic, Warren Helgason, Xin Jia, Yun Tian

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEddy covarianceEnvironmental scienceEvapotranspirationEcosystem respirationEcosystemClimate changeTaigaBorealAtmospheric sciencesPrecipitationMicroclimateClimatologyPrimary productionEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent evidence suggests that the relationships between climate and boreal tree growth are generally non‐stationary; however, it remains uncertain whether the relationships between climate and carbon (C) fluxes of boreal forests are stationary or have changed over recent decades. In this study, we used continuous eddy‐covariance and microclimate data over 21 years (1996–2016) from a 100‐year‐old trembling aspen stand in central Saskatchewan, Canada to assess the relationships between climate and ecosystem C and water fluxes. Over the study period, the most striking climatic event was a severe, 3‐year drought (2001–2003). Gross ecosystem production (GEP) showed larger interannual variability than ecosystem respiration (Re) over 1996–2016, but Re was the dominant component contributing to the interannual variation in net ecosystem production (NEP) during post‐drought years. The interannual variations in evapotranspiration (ET) and C fluxes were primarily driven by temperature and secondarily by water availability. Two‐factor linear models combining precipitation and temperature performed well in explaining the interannual variation in C and water fluxes (R2 > .5). The temperature sensitivities of all three C fluxes (NEP, GEP and Re) declined over the study period (p < .05), and, as a result, the phenological controls on annual NEP weakened. The decreasing temperature sensitivity of the C fluxes may reflect changes in forest structure, related to the over‐maturity of the aspen stand at 100 years of age, and exacerbated by high tree mortality following the severe 2001–2003 drought. These results may provide an early warning signal of driver shift or even an abrupt status shift of aspen forest dynamics. They may also imply a universal weakening in the relationship between temperature and GEP as forests become over‐mature, associated with the structural and compositional changes that accompany forest ageing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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