Different climate conditions drive variations in gross primary productivity and woody biomass accumulation in a temperate and a boreal conifer forest in Canada
Notice bibliographique
Résumé
• Investigated climate, GPP and xylem biomass in boreal and temperate Canadian forests. • Found strong GPP-biomass growth link in both forest types. • Boreal: cold growing seasons led to GPP and biomass growth reduction. • Temperate: drought linked to GPP and biomass growth reduction. Understanding the complex relationships between climate, forest carbon (C) uptake and biomass growth has become a research priority, crucial for assessing the climate change impacts on forest C sequestration. Such associations are expected to vary across biomes, due to different climate constraints on tree physiology. However, our understanding of the seasonal dynamics of long-term C sequestration and how climate influences them in different forest biomes is still limited. We investigated a boreal Pinus banksiana forest (Old Jack Pine, OJP) and a temperate Pinus strobus plantation (Turkey Point, TP39) in Canada. We aimed to assess the link between C uptake and above-ground woody biomass growth, and the effects of climate inter-annual variability on them. We used daily records of climate and gross primary productivity (GPP, period 1999–2019 at OJP and 2003–2018 at TP39), and investigated xylem biomass proxies at cell (cell wall area) and tree-ring level (ring wall area) from 1970 to 2019 at OJP, and from 1970 to 2018 at TP39. In both forests, the direct link between C sink and C source was revealed by the common inter-annual variability of GPP and xylem biomass. GPP and xylem biomass were mostly influenced by spring and late summer temperature at OJP. However, at both sites, summer drought negatively influenced GPP, and biomass growth especially in recent decades. Analysis of dry and cold years evidenced short-term negative effects of low temperature on GPP and xylem biomass in OJP, and of drought in TP39. Long-term intra-annual analyses are crucial to assess the variable effects of climate on forest C cycle. Warm spring and autumn can benefit both GPP and biomass growth, but even in the boreal forest, summer drought has negative impacts. Increasing dry spells, especially in the temperate site, could reduce future forest capacity to uptake C and fix it in wood biomass.
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 ».