Drought response strategies of Arbequina, Arbosana and Koroneiki olive cultivars revealed by ring growth, wood anatomy and δ¹³C dynamics
Notice bibliographique
Résumé
L.), a key crop in Mediterranean climates, is increasingly affected by climate variability. Over the last several decades, the Umbria region of central Italy, with its long-standing olive-growing tradition, has experienced a rise in extreme summer droughts, severely impacting water availability. This makes it an ideal case study for investigating olive tree responses to climatic stress. In this study, we examined the adaptive strategies of three economically important cultivars - Arbequina, Arbosana, and Koroneiki - grown as mature trees (7 years old) between 2020 and 2023. We combined dendrochronological techniques, wood anatomical analyses, and intra-seasonal δ¹³C profiling to assess growth dynamics, structural adjustments, and eco-physiological responses across four growing seasons. Our results revealed distinct cultivar-specific strategies in response to climate variation. In Arbequina and Arbosana, δ¹³C values showed significant correlations with current-year spring and summer climate conditions, as well as with conditions during the preceding winter, reflecting a more isohydric behavior. In contrast, Koroneiki exhibited a more anisohydric strategy: its δ¹³C values were primarily influenced by precipitation from the previous winter, indicating a reliance on stored carbon reserves to support early-season growth. Wood anatomical traits further supported these differences. Koroneiki exhibited higher vessel density and a greater proportion of lumen area, traits that enhance water transport efficiency. It also achieved the highest stem basal area and fruit production among the three cultivars, reaching 10.2 kg/tree in 2023. These characteristics highlight Koroneiki's potential as a drought-resilient cultivar suited for future orchard designs in Mediterranean regions increasingly affected by heat and water stress.
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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 | 0,000 | 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 ».