Climate Change Increases the Severity and Duration of Soil Water Stress in the Temperate Forest of Eastern North America
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Notice bibliographique
Résumé
Under climate change, drought conditions are projected to intensify and soil water stress is identified as one of the primary drivers of the decline of forests. While there is strong evidence of such megadisturbance in semi-arid regions, large uncertainties remain in North American temperate forests and fine-scale assessments of future soil water stress are needed to guide adaptation decisions. The objectives of this study were to (i) assess the impact of climate change on the severity and duration of soil water stress in a temperate forest of eastern North America and (ii) identify environmental factors driving the spatial variability of soil water stress levels. We modeled current and future soil moisture at a 1 km resolution with the Canadian Land Surface Scheme (CLASS). Despite a slight increase in precipitation during the growing season, the severity (95 th percentile of absolute soil water potential) and duration (number of days where absolute soil water potential is greater than or equal to 9,000 hPa) of soil water stress were projected to increase on average by 1,680 hPa and 6.7 days in 80 years under RCP8.5, which correspond to a 33 and 158% increase compared to current levels. The largest increase in severity was projected to occur in areas currently experiencing short periods of soil water stress, while the largest increase in duration is rather likely to occur in areas already experiencing prolonged periods of soil water stress. Soil depth and, to a lesser extent, soil texture, were identified as the main controls of the spatial variability of projected changes in the severity and duration of soil water stress. Overall, these results highlight the need to disentangle impacts associated with an increase in the severity vs. in the duration of soil water stress to guide the management of temperate forests under climate change.
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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)
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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 découle