Drought intensity affects radial growth and recovery of P. schrenkiana at varying elevations in the Western Tianshan Mountains, China
Notice bibliographique
Résumé
As climate change intensifies, forests increasingly face the challenges posed by more frequent and severe droughts. However, the impacts of drought intensity on post-drought growth recovery and compensatory growth in trees remain poorly understood. Understanding the mechanisms through which drought influences tree radial growth and accurately assessing how growth responds to different drought intensities is essential for forecasting forest dynamics. In this study, we used correlation analysis to identify the climatic limiting factors for the radial growth of P. schrenkiana Fisch. & C. A. Mey. ( P. schrenkiana ) across three elevations in the Western Tianshan Mountains of China. We assessed the impact of drought intensity on radial growth. By analyzing the growth resistance, recovery, and resilience of P. schrenkiana in relation to drought intensity, we quantified post-drought growth trajectories. Our key findings are as follows: 1) Drought stress is the primary factor limiting the radial growth of P. schrenkiana . 2) Tree growth responses vary significantly with elevation and drought intensity. As drought intensity increased, both resistance and recovery decreased. 3) Compensatory growth occurred following moderate and severe droughts at all elevations. However, this was not observed in the first year after extreme droughts. These findings highlight the importance of the first post-drought year in determining the recovery trajectory of P. schrenkiana radial growth.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».