Revealing intra-annual carbon sequestration patterns through xylem anatomy and eddy covariance fluxes in eastern white pine
Notice bibliographique
Résumé
Forests are major terrestrial carbon sinks, playing a crucial role in climate change mitigation. Nonetheless, the long-term seasonal carbon sequestration dynamics are scarcely understood. Here, we investigated the relationships between climate variability, carbon fluxes, and the xylem biomass in an 80-year-old plantation of Pinus strobus in Ontario, Canada. From Eddy Covariance tower, we obtained daily Gross Primary Production (GPP), precipitation, VPD and air temperature for the period 2003-2018. To estimate inter-and intra-annual xylem biomass accumulation we selected 12 trees and built wood anatomical chronologies of cell number (CN), cell wall area (CWA) and overall wall area per ring (RWA). We used moving windows correlations of daily climate data and GPP with anatomical chronologies to analyse their associations at intra-annual scale. Temperature in early spring and precipitation in mid-spring and summer strongly positively affected GPP, while summer VPD had a negative effect. For the first time, we observed strong positive correlations between GPP in the growing season and CWA (proxy for carbon quantity in each xylem cell) both in earlywood (May 10 – Aug 1, r = 0.652) and latewood (Jul 3 – Sep 3, r = 0.885). Strong positive correlations were also found between GPP and CN and RWA (r ≥ 0.724). Our results suggest a direct influence of CO2 fluxes on the accumulation of carbon in woody biomass. This work will help to reduce uncertainties in woody carbon accumulation dynamics, opening new perspectives in the study of forest carbon cycle.
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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 ».