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Enregistrement W4399258067 · doi:10.1016/j.agrformet.2024.110076

The impact of spongy moth (Lymantria dispar dispar) defoliation on carbon balance of a temperate deciduous forest in North America

2024· article· en· W4399258067 sur OpenAlexafffundabout
Lejla Latifovic, M. Altaf Arain

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Meteorology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLymantria disparDeciduousTemperate climateDisparTemperate deciduous forestGypsy mothTemperate forestEcologyTemperate rainforestEnvironmental scienceGeographyBiologyLepidoptera genitalia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperate deciduous forests are an important contributor to the global carbon (C) sink. However, changes in environmental conditions and natural disturbances such as insect infestations can impact carbon sequestration capabilities of these forests. While, insect infestations are expected to increase in warmer future climates, there is a lack of knowledge on the quantitative impact of these natural disturbances on the carbon balance of temperate deciduous forests. In 2021, a record-breaking defoliation, caused by the spongy moth (Lymantria dispar dispar (LDD), formerly knows as the gypsy moth) occurred in eastern North America. In this study, we assess the impact of this spongy moth defoliation on carbon uptake in a mature oak-dominated temperate forest in the Great Lakes region in Canada, using eddy covariance flux data from 2012 to 2022. Study results showed that the forest was a large C sink with mean annual net ecosystem productivity (NEP) of 207 ± 77 g C m–2 yr−1 from 2012 to 2022, excluding 2021, which experienced the infestation. Over this period mean annual gross ecosystem productivity (GEP) was 1,398 ± 137 g C m–2 yr−1, while ecosystem respiration (RE) was 1,209 ± 139 g C m–2 yr−1. However, in 2021 due to defoliation in the early growing season, annual GEP of the forest declined to 959 g C m–2 yr−1, while annual RE increased to 1,345 g C m–2 yr−1 causing the forest to become a large source of C with annual NEP of -351 g C m–2 yr−1. The forest showed a rapid recovery from this major disturbance event, with annual GEP, RE, and NEP values of 1,671, 1,287, and 298 g C m–2 yr−1, respectively in 2022 indicating that the forest was once again a large C sink. This study demonstrates that major transient natural disturbances under changing climate can have a significant impact on forest C dynamics. The extent to which North American temperate forests will remain a major C sink will depend on the severity and intensity of these disturbance events and the rate of recovery of forests following disturbances. Temperate deciduous forests play an important role in carbon sequestration from the atmosphere. However, the impact of climate change, extreme weather, and disturbance events can alter the extent to which these forests sequester carbon, in some cases shifting their role from being a carbon sink to becoming a carbon source to the atmosphere. In 2021, a spongy moth infestation severely defoliated a mature oak-dominated temperate forest north of Lake Erie, Ontario, Canada, turning the forest from a 10-year mean carbon sink of about 2 tons of carbon per hectare to a carbon source of about 3.5 tons of carbon per hectare. Our analysis indicates that meteorological conditions during the early growing season might have influenced the severity of this infestation. Specifically, the prevalence of dry and warm weather conditions enabled the moth to survive and thrive longer. This study shows the significant influence of natural disturbances on forest carbon dynamics as temperatures continue to rise due to climate change. The future role forests play in carbon sequestration will be determined by the severity of disturbance events and the effectiveness of forests to recover in the aftermath of these events.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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