Combining national forest inventories reveals distinct role of climate on tree recruitment in European forests
Notice bibliographique
Résumé
• Dynamic recruitment model developed using forest inventory data from 8 European countries. • Results reveal climate's role in European tree recruitment. • High temperatures and water limitations negatively impact recruitment. • Mixed forests have greater tree recruitment density and species richness than monocultures. • Reproducible approach applicable to other empirical forest growth modeling frameworks. Tree recruitment forms an essential process in forest growth models as it determines the amount and composition of the next generation of trees and, hence, the provision of forest ecosystem services over long time spans. With global change and the hereby associated changes in environmental conditions and forest management adaptations, the common static tree recruitment modelling approaches have become largely obsolete and necessitated the development of more dynamic models. Limited by the availability of data for the parameterisation of tree recruitment processes, such models have only been developed for single species or national frameworks and largely failed to detect climatic influences. In this study, we developed a dynamic tree recruitment model for Europe, utilising National Forest Inventory data from 8 countries with more than 95,000 repeated plot observations and nearly 138,000 individual tree recruitment events. We investigated the effect of forest management, forest structure, soil characteristics, nutrient deposition and five groups of weather and climate variables on the quantity and the species composition of recruiting trees. The climatic groups spanned annual averages, intra annual averages, annual variability, intra annual extremes and a combination of the aforementioned groups. The model with the combination of climate and weather variables outperformed all other groups. We found distinct climatic effects on tree recruitment quantities linked to water limitations and temperature extremes. The results as such showed that tree recruitment quantities benefit from stable climatic conditions, high precipitation and suffer from high maximum temperatures. Increasing temperatures also facilitate the share of recruiting broadleaves. The recruitment species was largely determined by the lead species in a plot, indicating the importance of seed limitation. Furthermore, the results confirm the important role of forest structure in tree recruitment and enable forest managers to steer the next generation of trees. Especially multi-species stands show a clear advantage over single species stands regarding tree recruitment quantities and diverse species compositions. Our research enables dynamic and state-of-the-art recruitment simulations across forests in Europe. It presents a reproducible method that can be applied to forest simulation modelling frameworks.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».