THE IMPACT OF INSECT DEFOLIATION ON A DECEDIOUS FOREST
Notice bibliographique
Résumé
Temperate forests are an important global carbon sink. However, various environmental disturbances can impact carbon sequestration capabilities of these forests. In 2021, a record-breaking defoliation, caused by the spongy moth (Lymantria dispar L., formerly knows as the gypsy moth) occurred in eastern North America. In this study, we assess the impact of this spongy moth defoliation on carbon uptake in a mature oak-dominated temperate forest in the Great Lakes region in Canada, using eddy covariance flux data from 2012 to 2022. The forest is more than 90 years old and known as CA-TPD site in the AmeriFlux and global FLUXNET networks. Study results showed that prior to spongy moth defoliation the forest was a carbon sink with mean annual gross ecosystem productivity (GEP) of 1,367 ± 104, ecosystem respiration (RE) of 1,201 ± 145 and, net ecosystem productivity (NEP) of 197 ± 74 g C m−2 yr−1 over the 2012–2020 period. However, due the defoliation in the early growing season in 2021, GEP declined to 959 g C m-2 yr-1 and RE increased to 1,345 g C m-2 yr-1 causing the forest to became a large source of carbon with annual NEP of -351 g C m-2 yr−1. This large decline in annual NEP was a result of both reduced GEP (30%) and elevated RE (12%). However, in 2022, forest carbon fluxes recovered to pre-infestation levels, with a GEP value of 1,671 g C m-2 yr-1, an RE value of 1,287 g C m-2 yr-1, and an NEP value of 298 g C m-2 yr-1, indicating that the forest was once again a large carbon sink. This research demonstrates that major transient natural disturbances such as the 2021 spongy moth defoliation can have a significant impact on forest carbon dynamics in a future warmer climate. The extent to which North American temperate forests will remain a major carbon sink will depend on the severity and intensity of these disturbance events and rate of recovery of forests following the disturbance.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».