PhorEau: a new process-based model to predict forest functioning, from tree ecophysiology to forest dynamics and biogeography
Notice bibliographique
Résumé
Climate change impacts forest functioning and dynamics, yet significant uncertainties persist regarding the interactions between species composition, demographic processes, and environmental drivers. While the effects of climate change on individual plant ecophysiology are better understood, few robust tools integrate these processes dynamically, hindering accurate projections and recommendations for long-term sustainable forest management. Forest gap models strike a balance between complexity and generality and are widely used in predictive forest ecology. However, their lack of explicit representation of critical processes, such as plant phenology and water use, limits their ability to fully capture tree sensitivity to climate change, calling into question the robustness of their future predictions. Therefore, incorporating trait- and process-based representations of climate-sensitive processes within gap models is a crucial step toward generating realistic predictions of forest evolution under climate change. In this study, we coupled the ForCEEPS gap model, validated across a broad range of forest types and environmental conditions in Europe, with two process-based models: a plant phenology model (PHENOFIT) and a plant hydraulics model (SurEAU), each parameterized for the main European tree species. We then evaluated the performance of the resulting PHOREAU model across multiple processes, metrics, and time- and spatial-scales, thereby minimizing the risk of equifinality. PHOREAU demonstrated robust capabilities in predicting fine hydraulic processes at both the forest and stand scales for various species and forest types. This, combined with its enhanced ability to predict stand leaf areas from inventories, led to modest improvements in annual growth predictions compared to the original ForCEEPS model and a strong capacity to predict potential community compositions. By integrating recent advancements in plant hydraulics, phenology, and competition for light and water into a dynamic, individual-based framework, the PHOREAU model bridges the gap between trait diversity and long-term forest productivity and resilience. It offers insights into complex emergent properties and trade-offs linked to diversity effects under extreme climatic events, with significant implications for sustainable forest management strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».