Functional traits and individual tree growth relationship weakens with stand development but strengthens with increasing temperature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding spatiotemporal variation in individual tree growth–functional traits relationships (GTRs) is crucial to predicting forest growth responses to changing environments, aiding in long‐term forest planning and sustainability. Although weak GTRs have been frequently observed within individual forest site or across sites of similar climates and development stages, GTRs at large spatial scales remain uncertain. We hypothesize that GTRs at large scales are regulated by stand development and regional climate through their effects on competition intensity and tree mortality rates. We used forest inventory data in the United States (9828 plots and 228,981 trees) to investigate how stand age and regional climate (temperature and climate moisture index) regulate GTRs. We found an overall positive relationship between relative tree growth rate and stem traits associated with acquisitive strategies (greater height and lower wood density). However, leaf traits associated with acquisitive strategies (higher specific leaf area, leaf nitrogen and phosphorus content) exhibited divergent effects, promoting growth in angiosperms but reducing growth in gymnosperms. Importantly, GTRs weakened with stand age but strengthened with increasing mean annual temperature. Structural equation modelling showed that stand age indirectly weakened GTRs by increasing stand basal area and tree mortality. Synthesis . Our findings suggest that current efforts focusing on planting acquisitive tree species for rapid carbon sequestration may become less effective as forests mature, especially in conservation forests aimed at providing long‐term ecosystem services. Therefore, mixing conservative trees with longer growth cycles alongside acquisitive species could be a forest management strategy to enhance carbon sequestration over the long term.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».