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Enregistrement W4399457774 · doi:10.1016/j.agrformet.2024.110079

Assessing the hydroclimatic sensitivity of tree species in Northeastern America through spatiotemporal modelling of annual tree growth

2024· article· en· W4399457774 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Daniel Sylvain, Guillaume Drolet, Nicholas Kiriazis, Évelyne Thiffault, François Anctil

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Meteorology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensCentre de Géomatique du QuébecUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistry of Natural Resources and Wildlife
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTree (set theory)Sensitivity (control systems)Environmental scienceClimatologyGeologyMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate is an important abiotic factor that controls the physiological processes governing photosynthesis, cambial activity, and xylogenesis of trees. Climate projections anticipate significant changes in the dynamics of hydroclimatic variables and an increase in the occurrence of extreme climatic events. These changes can substantially impact the quantity and quality of wood produced annually and, consequently, overall carbon stocks. Developing models that can explicitly account for intra- and inter-annual climatic conditions is crucial for understanding the hydroclimatic sensitivity of tree species. In this study, we propose a generic framework for the spatiotemporal modelling of tree growth in Northeastern America. Our approach aims to model the annual basal area increment of five boreal species by combining 5 million tree ring widths with spatial and temporal covariates, allowing us to consider the effects of climate, topography, soil conditions, and insect outbreaks. These models are used to simulate growth over 1.7 million km 2 in the province of Quebec, Canada, and are employed to assess hydroclimatic sensitivity of each species. Results demonstrate that our models explain between 52% to 71% of the cumulative basal area increment of an independent tree ring width dataset. Subsequent validations demonstrate the reliability of our models in forest inventory plots (R 2 : 55-66). Sensitivity analyses reveal that pioneer tree species such as white birch and trembling aspen are more sensitive to site conditions and, to a lesser extent, to hydroclimatic conditions. In contrast, balsam fir, black spruce, and jack pine show higher sensitivity to the hydroclimatic conditions and, to a lesser extent, to site conditions, suggesting that climate change is more likely to impact the growth of these species. Spatiotemporal models provide a comprehensive overview of intra- and inter-annual growth variability, enabling us to quantify the influence of environmental conditions on each species. • Spatiotemporal models are used to simulate annual growth of boreal species using tree ring widths. • These models were utilized to simulate growth and hydroclimatic sensitivity of five boreal species. • Species-specific climate responses vary and are shaped by environmental factors and autecology. • Primary species are sensitive to site conditions and to a lesser extent to hydroclimatic conditions. • Late successional species are more likely to be affected by hydroclimatic conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,796

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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