Shrub Dieback and El Niño Drought in Hawai‘i: Life Stage Demography and Population Rejuvenation
Notice bibliographique
Résumé
The powerful El Niño of 1982–1983 precipitated a severe drought in the Hawai‘i Islands and was followed by an unusually dry La Niña year. Our 1983/1984 study of the early successional demography of five shrub and one tree species on volcanic cinder, Big Island of Hawai‘i, inadvertently coincided with the end of the ENSO drought. Life stage structure analyses showed a short-term dieback in the populations but then rapid population recovery. A new demographic tool, population flow diagram analysis, was developed as an aid to interpret the temporal dynamics of life stage structure. Crown size demographic depletion models were also used to describe the species’ vital statistics. The apparent dieback was shown to be a temporary dormancy response to the El Niño/La Niña-induced drought rather than a true case of dieback related to cohort senescence. As precipitation levels returned to normal the populations were rejuvenated by the revival of senescent and dormant individuals. The species showed robust demographic resilience to an unusually powerful drought. The populations of the Devastation Area appear to be members of a non-equilibrium community but there was evidence of a shift towards equilibrium. Climate change may intensify ENSO droughts in Hawai‘i and could cause longer-term diebacks of these populations and possibly their extirpation, affecting the rate and nature of primary succession on volcanic cinder ecosystems. Population viability modelling could determine if the species are likely to face extirpation from climate-change-driven alterations in the historic pattern of El Niño/La Niña events.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».