A rapid transition from spruce-fir to pine-broadleaf forests in response to disturbances and climate warming on the southeastern Qinghai-Tibet Plateau
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of the structure and dynamics of disturbed forests is key for forecasting their future successional trajectories. Despite vulnerability of subalpine forests to warming climate, little is known as to how their community composition has responded to disturbances and climate warming over decades. Before the 1970s, subalpine forests on the southeastern Qinghai-Tibet Plateau mainly experienced logging and fire, but afterwards they were more impacted by climate warming. Thus, they provide an excellent setting to test whether disturbances and climate warming led to changes in forest structure. Based on the analysis of 3145 forest inventory plots at 4- to 5-year resolution, we found that spruce-fir forests shifted to pine and broadleaved forests since the early 1970s. Such a turnover in species composition mainly occurred in the 1994-1998 period. By strongly altering site conditions, disturbances in concert with climate warming reshuffle community composition to warm-adapted broadleaf-pine species. Thus, moderate disturbances shifted forest composition through a gradual loss of resilience of spruce-fir forests. Shifts in these foundation species will have profound impacts on ecosystem functions and services. In the future, broadleaved forests could expand more rapidly than evergreen needle-leaved forests under moderate warming scenarios. In addition to climate, the effects of anthropogenic disturbances on subalpine forests should be considered in adaptive forest management and in projections of future forest changes.
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.
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 découle