Early Autumn: Drought Accelerates Leaf Senescence in Temperate Tree Species
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming has led to an increase of drought events with consequences on physiological processes in trees and implications for carbon sequestration. Drought may lead to changes in the timing of autumn phenology and premature senescence. However, mechanisms linking physiological responses to drought stress and changes in phenological events in tree species remain poorly understood. We investigated how drought impacts autumn phenology and the timing of leaf senescence in three temperate tree species, along with the associated physiological responses. For this purpose, we designed a factorial field experiment with the evergreen species white pine, and two deciduous species, red maple and white oak, and used rainout structures to reduce ~50% of precipitation in drought-stressed plots compared to watered control plots. To assess drought impacts on autumn phenology and senescence we measured growth, photosynthesis, and leaf spectral reflectance. Drought-stressed deciduous seedlings exhibited premature senescence compared to controls. Water deficit during the growing season also decreased photosynthetic rates, height growth and biomass accumulation. The photochemical reflectance index effectively captured drought-induced changes in leaf physiology and phenology in white pine and the chlorophyll carotenoid index tracked the seasonality in deciduous trees, demonstrating that carotenoid-based vegetation indices are promising tools for monitoring drought stress responses in temperate forests.
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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 ».