Beech Bark Disease in an Unmanaged Temperate Forest: Patterns, Predictors, and Impacts on Ecosystem Function
Notice bibliographique
Résumé
Beech Bark Disease (BBD) is a devastating threat to American beech ( Fagus grandifolia) , spreading through eastern mixed deciduous forests of North America at unprecedented rates. Understanding how and why some beech trees escape severe BBD effects is important; however, the biotic and abiotic factors that underpin the progression of BBD within unmanaged forests at local scales are not well explored. We surveyed 651 individual beech trees ≥ 10 cm diameter at breast height (DBH) for BBD, in a 13.5-ha unmanaged forest dynamics plot in Ontario, Canada, where >46,000 trees have been identified to species, mapped, and DBH measured at ∼5-year intervals. For each beech tree, BBD severity was ranked on a 5-point severity index, which was then evaluated as a function of tree characteristics including DBH and relative growth rate (RGR). Most beech trees were at either the insect or fungal stage of BBD, with only 22% of beech trees being free of symptoms. Ordinal logistic regression analysis indicated both DBH and RGR were significant predictors of BBD severity. These models, along with both randomization and Moran’s Eigenvector Maps (MEM) analyses, indicated that DBH and RGR and their spatial variation accounted for ∼44.6% of BBD severity in trees. Our MEMs also indicated ∼4.2% of variation in BBD severity was associated with unmeasured spatial variables, which may reflect either the spread of BBD through our study site, or the influence of abiotic variables on BBD severity. At our site, BBD is responsible for at least ∼6.0 Mg C ha –1 , or ∼6.5% of the average 92.5 Mg of aboveground biomass C ha –1 , transitioning from the live to dead biomass pool. Our study enhances the understanding of the factors predicting the severity of a major forest pathogen in North American temperate forests, assists the integration of BBD severity risk into forest C budget models, and provides insight into how large-scale forest inventories can inform screening for pest or pathogen resistance in trees.
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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 ».