Partial cutting in a dry temperate forest ecosystem alleviates growth loss under drought
Notice bibliographique
Résumé
The increasing frequency of severe drought and heat events under climate change is a major cause for concern for forest productivity and survival. One potential solution to improve forest resilience to drought may involve tree removal to reduce competition. To quantify potential benefits of partial cutting systems under drought, we use tree-ring data from a long-term partial cutting experiment in a dry ecosystem in western Canada, composed primarily of mature interior Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii var. glauca ). We ask: (1) How does tree removal change growth responses to drought and (2) how persistent are effects across multiple drought events? We compare growth responses in 83 trees up to 400 years in age from eight treatment units in a randomized experimental design representing a logging treatment with 25% basal area retention and a control (100% basal area retention). Retention harvesting was conducted in winter of 2002/2003 after a moderate drought in the summer of 2002. The site experienced a more severe drought in 2009 and a drought-heat event in 2015. In 2020, we obtained tree height and diameter data as well as tree increment cores from canopy dominant Douglas-fir, which were used to derive basal area increments. Based on these growth increments, we calculated four indices of resilience to drought. Growth increments of remaining individuals substantially increased after tree removal. Relative to the control, the low retention treatment expressed significantly higher post-drought growth increments compared to growth increments after the drought years of 2002 and 2009, i.e., higher drought recovery. Growth increments in the low retention treatment also had a significantly higher ability to regain pre-drought growth levels after the 2002 and 2009 droughts, i.e., higher drought resilience. However, the treatment did not show higher resilience under a heat-drought event in 2015. Although the treatment effects on drought response indices diminished over time, the absolute growth increments of residual trees remained higher than the control 17 years after harvest, despite repeated droughts. These results suggest that partial cutting on moisture-limited sites provides immediate and medium term benefits for remaining trees in terms of drought resilience, which may help forests adapt to climate change.
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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 ».