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J-GLOBAL ID：202202222839247319   整理番号：22A0552801

気候は米国,上部五大湖地域における森林炭素循環抵抗と回復力をモデル化した【JST・京大機械翻訳】

Climate Drives Modeled Forest Carbon Cycling Resistance and Resilience in the Upper Great Lakes Region, USA

著者 (6件)： Dorheim Kalyn (Joint Global Change Research Institute, Pacific Northwest National Laboratory, College Park, MD, USA) ,  Gough Christopher M. (Department of Biology, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA, USA) ,  Haber Lisa T. (Department of Biology, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA, USA) ,  Mathes Kayla C. (Department of Biology, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA, USA) ,  Shiklomanov Alexey N. (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Bond-Lamberty Ben (Joint Global Change Research Institute, Pacific Northwest National Laboratory, College Park, MD, USA)
資料名： Journal of Geophysical Research: Biogeosciences  (Journal of Geophysical Research: Biogeosciences)
巻： 127  号： 1  ページ： e2021JG006587  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2384A  ISSN： 2169-8953  CODEN： JGREA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林は地球上の炭素収支を支配するが,変化する気候の面で継続するそれらの能力は不確かである。重要な不確実性は,森林が(抵抗)に応答し,様々な強度の擾乱の(レジリエンス)上昇レベルから回復する方法である。この知識ギャップは,環境生理学的モデリングと操作現場実験を統合することによって最適に対処できる。エコシステムデモグラフィー-2.2(ED-2.2)モデルを用いて,実世界擾乱重度操作実験を受けた北部温帯落葉樹林に対する炭素フラックスを計画した。ED-2.2を150年間運転し,1900年に裸地から開始し,気候条件のアンサンブル下で3つの擾乱処理を行った。擾乱重症度と気候は,総一次生産(GPP)のような炭素フラックスに強く影響し,互いに相互作用した。次に,生態系安定性の2次元の抵抗とレジリエンスを計算した。モデル化GPPは,45%,65%,および85%の死亡率の擾乱重症度にわたって平均抵抗の2倍減少を示した。逆に,レジリエンスは,擾乱重症度の増加とともに2倍増加した。このパターンは,純一次生産と正味生態系生産に保持され,より大きな初期減少がその後の回復が続いて起こるトレードオフを示した。しかし,従属栄養呼吸は擾乱に対してよりゆっくり応答し,高変動応答は異なるドライバーにより影響を受けた。本研究は,将来の条件が,進行中の気候変動と擾乱体制の変化の下で,この地域における成熟森林の機能的安定性にいかに影響するかについての洞察を提供する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *森林 ,  *気候 ,  呼吸 ,  物質収支 ,  気候変動 ,  *モデリング ,  温帯 ,  生態系 ,  *炭素循環 ,  落葉樹林
準シソーラス用語： 炭素収支 ,  裸地 ,  炭素フラックス ,  総一次生産 ,  純一次生産量 ,  従属栄養呼吸 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (1件)： 炭素サイクル

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 気候 ,  米国 ,  五大湖地域 ,  森林 ,  炭素循環 ,  回復 ,  モデル化