Impact of heatwave and thinning on tree growth and soil water content in young lodgepole pine forests
Notice bibliographique
Résumé
Extreme climate events (e.g., heatwaves and droughts) are becoming increasingly frequent due to global climate change, which inevitably affects tree growth and various other ecological processes. While the impacts of droughts on these processes have been widely evaluated, the effects of heatwaves on tree growth and soil water content (SWC) remain poorly understood, particularly those related to thinning treatment. In this study, we evaluated the impacts of the 2021 Pacific Northwest Heatwave and thinning on forest growth and SWC, as well as assessed how thinning might mitigate the heatwave's impacts in lodgepole pine forests in British Columbia, Canada. We measured meteorological data (air temperature, rainfall, solar radiation (SR), relative humidity (RH), and wind speed ( W s )), sap flow, SWC, soil temperature ( T s ), and tree diameters at the breast height (DBH) during the growing season (June–September) in the control (27,000 stems·ha −1 ), lightly thinned (4,500 stems·ha −1 ), and heavily thinned (1,100 stems·ha −1 ) experimental plots from 2018 to 2024. We found that thinning persistently and significantly ( p < 0.05) increased individual tree growth, with the most pronounced effects in the heavily thinned stands. The 2021 Pacific Northwest Heatwave led to an exceptionally hot growing season, significantly ( p < 0.05) reducing forest growth and SWC across all plots. Forest growth recovered in 2022 in the thinned plots but remained suppressed in the unthinned plots, suggesting that thinning effectively mitigated the impact of the heatwave on forest growth, while the heatwave's impacts were persistent in the unthinned plots. Our study highlights that thinning is a practical management strategy for improving tree growth and supporting climate change adaptation to extreme climate events.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».