Growth synchrony in white spruce across Canada and Alaska: climate or distance?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boreal forests, which serve as major terrestrial carbon sinks, are experiencing rapid warming across much of their range. Spatial synchrony in tree growth is crucial for the stability and persistence of these forests. Despite its importance, the geographic patterns and drivers of tree growth synchrony in boreal forests remain underexplored. This study aims to address these gaps by investigating growth synchrony of white spruce ( Picea glauca ), a widespread boreal species of significant ecological and economic value. Using tree-ring data from 187 sites, we quantified growth synchrony with the synchronous growth change coefficient, a non-parametric index capturing consistency in year-to-year variations. We then analyzed its spatial pattern and drivers using complex network analysis and multiple regression on distance matrices (MRM). We found that white spruce growth synchrony follows a clear biogeographical pattern, decreasing from northwest to southeast. The relationship between growth synchrony and geographic distance was non-linear, deviating from the typical distance-decay pattern described by Tobler’s First Law of Geography. Specifically, synchrony increased as geographic distance decreased at shorter distances, but reversed at longer distances, where more distant sites showed relatively stronger synchrony. MRM analysis showed that climate factors explained 55% of the variance in growth synchrony, with geographic proximity contributing minimally after accounting for climate (increasing to 56%). These results suggest that synchronization of climate, particularly temperature, was the primary driver of spatial synchrony in white spruce growth, while spatial proximity-related mechanisms played a limited role. Given that high synchrony can reduce population stability, we recommend prioritizing management efforts that promote asynchronous growth, especially in regions exhibiting strong synchrony (e.g. northern Northwest Territories and Yukon). These findings provide new insights into boreal forest dynamics and inform adaptive management and conservation strategies in the face of ongoing climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».