Paying colonization credit with forest management could accelerate the range shift of temperate trees under climate change
Notice bibliographique
Résumé
• We test the effect of sylvicultural practices in a forest model under climate change. • We assess how planting and harvesting can increase forest resilience and range shift. • Planting temperate trees is more efficient at increasing response rate to climate change. • Enrichment planting boreal stands is more efficient than planting empty stands. • Plantation increases resilience and coldward range shift to keep up with climate change. The northward migration of several tree species ranges is likely to lag behind climate change due to slow demography, competitive interactions, and dispersal limitations. These will result in a colonization credit, where suitable climate envelopes are left unoccupied, and extinction debt, where tree stands persist at unsuitable climatic locations. While the underlying mechanisms explaining the delayed range shift of forest trees have been investigated, few studies have focused on how management could overcome this lag. Here we extend a forest community state model derived from the metapopulation theory and validated with over 40,000 forest inventory plots, to formulate how forest management can accelerate the response of the boreal-temperate ecotone under warming temperature. We first complete the model equations to represent how four types of forest management may affect the transitions between four forest states: Boreal, Temperate, Mixed and Regeneration. We then simulated the potential of forest management to reduce colonization credit and extinction debt using two complementary approaches to measure the resilience and range shift of the boreal-temperate ecotone in response to warming temperature. Our simulations reveal that paying the colonization credit by planting temperate trees in a stand in Regeneration or Boreal state are likely to i) reduce the return time to equilibrium, ii) increase forest resilience, and iii) move the ecotone towards colder temperatures. Surprisingly, harvesting boreal trees in stands in Boreal or Mixed state were not effective to reduce extinction debt and provide colonization opportunities for temperate trees. Our results suggest that forest management related to planting actions could help the boreal-temperate ecotone keep pace with climate change. Future experiments are required to test these theoretical expectations and make operational recommendations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».