Changes in morphological and physiological traits of urban trees in response to elevated temperatures within an Urban Heat Island
Notice bibliographique
Résumé
Urban heat islands (UHIs) are a common phenomenon in metropolitan areas worldwide where the air temperature is significantly higher in urban areas than in surrounding suburban, rural or natural areas. Mitigation strategies to counteract UHI effects include increasing tree cover and green spaces to reduce heat. The successful application of these approaches necessitates a deep understanding of the thermal tolerances in urban trees and their susceptibility to elevated urban temperatures. We evaluated how the photosynthetic thermal optimum (Topt), photosynthetic heat tolerance (T50) and key leaf thermoregulatory morphological traits (leaf area [LA], specific leaf area, leaf width, thickness and leaf dry matter content) differ between conspecific trees growing in 'hot' (UHI) vs 'cool' parts of Montreal, Canada (with a difference of 3.4 °C in air temperature), to assess the ability of seven common tree species to acclimation to higher temperatures. We hypothesized that individuals with hotter growing temperatures would exhibit higher Topt and T50, as well as leaf thermoregulatory morphological traits aligned with conservative strategies (e.g., reduced LA and increased leaf mass) compared with their counterparts in the cooler parts of the city. Contrary to our a priori hypotheses, LA increased with growing temperatures and only four of the seven species had higher T50 and only three had higher Topt values in the hotter area. These results suggest that many tree species cannot acclimate to elevated temperatures and that the important services they provide, such as carbon capture, can be negatively affected by high temperatures caused by climate change and/or the UHI effect. The ability vs inability of tree species to acclimate to high temperatures should be considered when implementing long term tree planting programs in urban areas.
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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 ».