MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383817449 · doi:10.1175/ei-d-22-0017.1

Beautiful Days in the Neighborhood: Land–Atmosphere Interactions as Drivers of Forest Expansion

2023· article· en· W4383817449 sur OpenAlexafffund
Greta E. M. Shum, Marysa M. Laguë, Stephanie S. Rushley, Abigail L. S. Swann

Notice bibliographique

RevueEarth Interactions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchU.S. Naval Research LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WashingtonNational Research CouncilJames S. McDonnell FoundationNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Vegetation (pathology)AfforestationClimate changeCloud coverAtmospheric sciencesClimatologyEcologyAgroforestryGeographyMeteorologyCloud computingGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We explore the possible role of plant–atmosphere feedbacks in accelerating forest expansion using a simple example of forest establishment. We use an unconventional experimental design to simulate an initial forest establishment and the subsequent response of climate and nearby vegetation. We find that the forest’s existence produces favorable nearby growing-season conditions that would promote forest expansion. Specifically, we consider a hypothetical region of forest expansion in modern Alaska. We find that the forest acts as a source of heat and moisture for plants to the west, leading them to experience earlier springtime temperatures, snowmelt, and growth. Summertime cooling and cloud formation over the forest also drive a circulation change that reduces summertime cloud cover south of the forest, increasing solar radiation reaching plants there and driving warming. By isolating these vegetation–atmosphere interactions as the mechanisms of increased growth, we demonstrate the potential for forest expansion to be accelerated in a way that has not been highlighted before. These simulations illuminate two separate mechanisms that lead to increased plant growth nearby: 1) springtime heat advection and 2) summertime cloud feedbacks and circulation changes; both have implications for our understanding of past changes in forest cover and the predictability of biophysical impacts from afforestation projects and climate change–driven forest-cover changes. By examining these feedbacks, we seek to gain a more comprehensive understanding of past and potential future land–atmosphere interactions. Significance Statement This study investigates whether the emergence of a high-latitude forest could influence the way water and energy are exchanged between the land and atmosphere in a way that impacts nearby growing conditions and subsequent forest expansion. We use a computer model to simulate a climate with and without forest establishment in the high latitudes and test the response of plants surrounding the forest to the two different climates. We find that a forest is indeed able to spur neighboring plant growth by modifying regional climate and producing more favorable growing conditions for surrounding vegetation. Specifically, forest establishment can bring better growing conditions to plants adjacent to it by warming the air and altering nearby circulation and cloud cover.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEarth InteractionsMême sujetTree-ring climate responsesTravaux en français237 207