North American forest dieback simulated in response to warm mid-Holocene summers
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation plays a critical role in regulating climate, not least as a sink of atmospheric carbon. How will anthropogenic warming affect the future distribution and behaviour of vegetation? The study of past warm intervals can contextualise biosphere responses to changes in temperature and precipitation. Pollen archives from central North America, in the Great Plains region, suggest that mid-Holocene (10-4 ka) warming was characterized by an abrupt expansion of grasslands and reduced forest cover. It has been suggested that these changes were a response to drying triggered by an increase in insolation and the abrupt collapse of the Laurentide Ice Sheet but evidence in support of this explanation is lacking. Here we report results from a new dynamic vegetation simulation of the mid-Holocene (6 ka) using the United Kingdom Earth System Model version 1.1 (UKESM1.1), in an atmosphere-land-only configuration. Our simulation is forced by sea-surface temperatures and sea-ice concentrations derived from the PMIP4 HadGEM3-GC3.1 midHolocene experiment and the orbit and greenhouse gas concentrations follow the PMIP4 protocol. In response to summer warming of between 0.5 and 1.5 °C, the model simulates a drying of up to 200 mm yr-1 in the North American continental interior and a substantial decrease in soil moisture. These land surface changes drive shifts in the distribution of plant functional types (PFTs) with a widespread decline in the fractional coverage of forests and a concurrent expansion of grasslands. The forest dieback is most intense in the north and central US and Canadian Great Plains where coverage falls by an area roughly equivalent to half the size of Texas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».