Future impacts of climate change on black spruce growth and mortality: review and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Black spruce ( Picea mariana (Mill.) B.S.P.) is the dominant conifer species across a large part of North American boreal forests, providing many goods and services essential to human activities, and playing a major climatic role through the global carbon cycle. However, a comprehensive synthesis of the effects of climate change on black spruce has not yet been undertaken. The dynamics of black spruce are influenced by various living (biotic) and non-living (abiotic) factors, as well as their combined effects, which are particularly responsive to changes in climate. Climate change predictions suggest that northern ecosystems will experience the world's most significant impact. Therefore, black spruce is likely to undergo profound disruptions in its growth and mortality rate in the next few decades, resulting in significant changes in forestry and carbon storage. However, these changes will not be uniform throughout the entire distribution of the species. Future changes in temperature and precipitation will create more stress for water availability in the boreal forests of western and central North America than in their eastern counterparts. Thus, significant longitudinal and latitudinal gradients in tree growth and mortality variability are expected throughout the range of the species. This literature review aims to summarise the impacts of climate change on individual tree growth and mortality of this major species. While enhanced black spruce productivity could occur through both increased air temperature and nitrogen mineralisation in the soil, moisture limitation in central and western North America will result in significant growth reduction and mortality events across these regions. Conversely, under the expected climate change scenarios, black spruce forests may be more resilient in eastern North America, where climatic conditions appear more suitable, particularly in their northernmost range. In this review, we identify current research gaps for some disturbances, which should be addressed to better understand the impact of climate change on black spruce. Finally, we identify issues associated with sustainable forest management and the maintenance of black spruce under projected future climate 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.
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 ».