Seasonal patterns and drivers of sub-canopy cooling of hemiboreal forests in eastern Canada and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Microclimatic conditions below and above forest canopies can vary substantially and depend on forest structure and composition. Better understanding seasonal dynamics and drivers of microclimatic variations in forests is crucial to estimate ecological climate change impacts, particularly during times of heat stress. Here, we analyse two years of forest microclimate and surface energy balance observations in a mixedwood forest in eastern Canada to quantify sub-canopy cooling and to identify its drivers. Air temperature and humidity profiles from the forest floor through the forest canopy into the surface layer were measured at an eddy covariance flux tower alongside net radiation and turbulent fluxes of sensible and latent heat during an anomalous wet year (2023) and an anomalous dry year (2024). We observe a small midday sub-canopy warming effect of about 0.2 to 0.5 C in April and May during and shortly after snowmelt when large Bowen ratios of >2 are observed. However, during the remaining months we observe middy sub-canopy cooling peaking at a median of about +1 C in September in the wet year of 2023 and at +0.7 C in July of the dry year of 2024 when Bowen ratios were about 0.5. Boosted regression trees will be used to determine how canopy properties and energy exchange across the soil-vegetation-atmosphere continuum contributes to these microclimatic dynamics. Furthermore, we will extend this analysis to nine other forest sites across North America including evergreen needleleaf, deciduous broadleaf, and mixed forests as well as a wooden savannah ecosystem. Our findings will improve our understanding of how seasonal dynamics in sub-canopy cooling and warming can alleviate or exacerbate heat stress for sub-canopy plant communities in the light of a rapidly changing climate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».