Productivity of North American grasslands is increased under future climate scenarios despite rising aridity (vol 29, pg 1, 2016)
Notice bibliographique
Résumé
© 2016 Macmillan Publishers Limited. All rights reserved. Grassland productivity is regulated by both temperature and the amount and timing of precipitation. Future climate change is therefore expected to influence grassland phenology and growth, with consequences for ecosystems and economies. However, the interacting effects of major shifts in temperature and precipitation on grasslands remain poorly understood and existing modelling approaches, although typically complex, do not extrapolate or generalize well and tend to disagree under future scenarios. Here we explore the potential responses of North American grasslands to climate change using a new, data-informed vegetation-hydrological model, a network of high-frequency ground observations across a wide range of grassland ecosystems and CMIP5 climate projections. Our results suggest widespread and consistent increases in vegetation fractional cover for the current range of grassland ecosystems throughout most of North America, despite the increase in aridity projected across most of our study area. Our analysis indicates a likely future shift of vegetation growth towards both earlier spring emergence and delayed autumn senescence, which would compensate for drought-induced reductions in summer fractional cover and productivity. However, because our model does not include the effects of rising atmospheric CO 2 on photosynthesis and water use efficiency, climate change impacts on grassland productivity may be even larger than our results suggest. Increases in the productivity of North American grasslands over this coming century have implications for agriculture, carbon cycling and vegetation feedbacks to the atmosphere.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».