Tree Ring Data(연륜 데이터)란 무엇입니까?
Tree Ring Data 연륜 데이터 - This work presents updated reconstructions of watershed runoff to San Francisco Estuary from tree-ring data to AD 903, coupled with models relating runoff to freshwater flow to the estuary and salinity intrusion. [1] We analyzed the growth of Mongolian pines in six forests planted by the Three-North Shelter Forest Program with tree-ring data and stand structures. [2] Here, we use tree-ring data to detect periods of growth reduction in 1429 juniper trees from 48 sites on the Tibetan Plateau (TP). [3] We collected and analyzed tree-ring data from 51 stands spanning a range of soil moisture regimes. [4] Furthermore, the recently warming winter temperatures promoted larger overwintering aphid populations since 2003, as well as a shift of mass outbreaks from autumn to spring, accompanied by distinct growth suppressions one year after an aphid population spike in the post-2003 tree-ring data. [5] We do this by applying a linear mixed model on all ring-width indices (RWI) in the global-scale International Tree-Ring Data Bank (ITRDB) which exhibit a positive correlation with Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index (SPEI). [6] In this study, we use a large tree-ring database from thirty case studies across nine European countries and eleven species, covering from Mediterranean to hemiboreal forests, to test if the growth response to site specific drought events that occurred between 1975 and 2015 varied between mixed and monospecific stands. [7] These results show that growth variability is not well represented, and that the parameterization of leaf-level physiological responses to drought stress in the temperate region can be improved with tree-ring data. [8] This study improves on previous work by comparing independent estimates of the same fluxes quantities and demonstrates the value of tree-ring data for evaluating C flux estimates. [9] In this study, we examined the tree-ring data from pine, poplar, and oak timbers used in the Walker House in Tupelo, Mississippi. [10] Here we produce and analyse a new 7500-year long palaeoclimate record tailored to detect LIA-like climatic regimes from northern European tree-ring data. [11] The comparison with tree-ring data showed that growth variability is not well represented in ORCHIDEE and that the parameterization of leaf-level physiological responses (stomatal control) to drought stress in the temperate region can be constrained using the interannual variability of tree-ring stable isotopes. [12] Results from this program indicate that bringing students into the field and teaching them a newscientific skill improved their understanding of environmental science and their role in coastal restoration, and tree-ring data showed significant correlations to various climate parameters in Louisiana. [13]Detecting pointer years in tree-ring data is a central aspect of extreme-event ecology.
[14] Existing high-resolution reconstructions of hydroclimate variability in the Caucasus are lacking tree-ring data from Armenian Plateau, the most continental part of the region. [15] This work presents updated reconstructions of watershed runoff to San Francisco Estuary from tree-ring data to AD 903, coupled with models relating runoff to freshwater flow to the estuary and salinity intrusion. [16] Using a tree-ring database from 60 populations of 38-year-old silver fir (Abies alba) in five trial sites established across Romania, we studied the variation of growth and wood characteristics, provenance-specific response to drought, and climate-growth relationships during the period 1997–2018. [17] Using annually resolved tree-ring data located across Eurasia and the Americas, we quantified and modeled the relationship between temperature and radial growth at treeline during the 20th century. [18] Correlation analyses between antecedent cool season precipitation and early summer rainfall using instrumental and tree-ring reconstructed precipitation indicates that the tree-ring data reproduce the multi-decadal variability in correlation between seasons seen in the instrumental data. [19] Here, we review the methods of assessing resilience and classify and limit them to three cases: (a) forest resilience based mainly on remote sensing and tree-ring data; (b) soil microbial community resilience based on laboratory and field studies; and (c) hydrological resilience of terrestrial biomes based on the Budyko framework and climate data. [20] Our study indicates that this method is a valuable approach to reveal synchronizations in climate-sensitive tree-ring width records, though the ability of this method is dependent on the quality of the tree-ring data. [21] Thus, our goal is to quantify the impacts of hotter droughts on forests vulnerable to drought in the Italian and Iberian peninsulas by using remotely sensed data (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index) to track vegetation changes and tree-ring data from forest sites showing dieback to assess tree’s growth trends. [22] It can provide 1) insight into the adaptive capacities of trees to drought, and 2) a basis for a richer interpretation of tree-ring data, assisting in a deeper understanding of past and current climate. [23] By analyzing the relationships between tree-ring data and climate records, an August–September mean maximum temperature (T89) series during 1845 and 2012 was reconstructed based on a simple linear regression equation. [24] Moreover, DW tree-ring data can be used to interpret climate in the boreal forests where the trees grew. [25] By analyzing tree-ring data of redwoods within Humboldt Redwoods State Park, here we provide critical insight to the temporal and spatial implications of the habitat fragmentation and road installation that has been nearly ubiquitous in the redwood distribution since Euro-American settlement. [26] Our results show that both models are complementary and can be applied at the global scale to reconstruct past climates using an adequate protocol designed to exploit existing tree-ring data. [27] Using an unprecedented compilation of tropical tree-ring data, we test hypotheses that (1) precipitation (P) and maximum temperature (Tmax) have opposite and additive effects on annual tree growth, (2) these climate responses amplify with increasing aridity and (3) wet-season climate is a more important driver of growth than dry-season climate. [28] The tree ring data show the high importance of drought and other extreme climate events on high-mountain conifer species. [29] Based on tree ring data for the same 9-year period, the liberated FCTs grew 38–63% faster than control FCTs. [30] In this study, aridity data and tree ring data were collected in Northern Serbia, in Southeast (SE) Banat, a subregion within Vojvodina, and Vojvodina at large. [31] Direct comparison with the related Tripole Index (TPI) shows weaker correlation, likely owing to the stronger relationship between our tree ring data and the equatorial Pacific region relative to the north and south regions of the Pacific that combine to comprise the TPI calculation. [32]이 작업은 연륜 데이터에서 AD 903년까지의 샌프란시스코 강어귀로의 유역 유출수의 업데이트된 재구성을 제시하며, 유출과 강어귀로의 담수 흐름 및 염분 침입과 관련된 모델을 결합합니다. [1] 삼북대피소 산림사업에 의해 식재된 6개 산림의 몽고송의 성장을 나이테 데이터와 서 구조를 이용하여 분석하였다. [2] 여기에서 우리는 연륜 데이터를 사용하여 티베트 고원(TP)의 48개 사이트에서 1429개의 주니퍼 나무의 성장 감소 기간을 감지합니다. [3] 우리는 다양한 토양 수분 영역에 걸쳐 51개 나무에서 나이테 데이터를 수집하고 분석했습니다. [4] 게다가, 최근 따뜻해진 겨울 온도는 2003년 이후 월동하는 진딧물 개체수를 증가시켰을 뿐만 아니라 대량 발병이 가을에서 봄으로 이동했으며, 2003년 이후 나이테 데이터에서 진딧물 개체수가 급증한 지 1년 후에 뚜렷한 성장 억제가 동반되었습니다. [5] 우리는 SPEI(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index)와 양의 상관관계를 나타내는 글로벌 규모의 ITRDB(International Tree-Ring Data Bank)의 모든 링 너비 지수(RWI)에 선형 혼합 모델을 적용하여 이를 수행합니다. [6] 이 연구에서 우리는 1975년과 2015년 사이에 발생한 지역별 가뭄 사건에 대한 성장 반응이 다양한지 테스트하기 위해 9개 유럽 국가와 11개 종에 걸친 30개의 사례 연구에서 얻은 대규모 연륜 데이터베이스를 사용합니다. 혼합 및 단일 특정 스탠드. [7] 이러한 결과는 성장 가변성이 잘 표현되지 않았으며 온대 지역의 가뭄 스트레스에 대한 잎 수준 생리학적 반응의 매개변수화가 나무 나이테 데이터로 개선될 수 있음을 보여줍니다. [8] 이 연구는 동일한 플럭스 양에 대한 독립적인 추정치를 비교함으로써 이전 작업을 개선하고 C 플럭스 추정치를 평가하기 위한 나이테 데이터의 가치를 보여줍니다. [9] 이 연구에서 우리는 미시시피 주 투펠로에 있는 Walker House에서 사용되는 소나무, 포플러, 참나무 목재의 나이테 데이터를 조사했습니다. [10] 여기에서 우리는 북유럽 연륜 데이터에서 LIA와 같은 기후 체제를 감지하도록 맞춤화된 새로운 7500년 길이의 고기후 기록을 생성하고 분석합니다. [11] 연륜 데이터와의 비교는 성장 변동성이 ORCHIDEE에서 잘 나타나지 않으며 온대 지역의 가뭄 스트레스에 대한 잎 수준 생리학적 반응(기공 제어)의 매개변수화가 연륜 안정의 경년 변동성을 사용하여 제한될 수 있음을 보여주었습니다. 동위원소. [12] 이 프로그램의 결과는 학생들을 현장으로 데려오고 뉴스 과학 기술을 가르치는 것이 환경 과학에 대한 이해와 해안 복원에서의 역할을 향상시켰으며, 나이테 데이터는 루이지애나의 다양한 기후 매개변수와 상당한 상관 관계가 있음을 보여줍니다. [13] <p>연륜 데이터에서 포인터 연도를 감지하는 것은 익스트림 이벤트 생태학의 핵심 측면입니다. [14] 코카서스 지역의 수기후 변동성에 대한 기존의 고해상도 재구성에는 이 지역의 가장 대륙적인 부분인 아르메니아 고원의 연륜 데이터가 부족합니다. [15] 이 작업은 연륜 데이터에서 AD 903년까지의 샌프란시스코 강어귀로의 유역 유출수의 업데이트된 재구성을 제시하며, 유출과 강어귀로의 담수 흐름 및 염분 침입과 관련된 모델을 결합합니다. [16] 루마니아 전역에 설치된 5개 시험장에서 38년생 은전나무(Abies alba) 개체군 60명의 나이테 데이터베이스를 사용하여 성장 및 목재 특성, 가뭄에 대한 원산지별 반응 및 기후 성장의 변화를 연구했습니다. 1997-2018 기간 동안의 관계. [17] 유라시아와 아메리카 전역에 위치한 연간 분석된 연륜 데이터를 사용하여 20세기 동안 수목에서 온도와 방사형 성장 사이의 관계를 정량화하고 모델링했습니다. [18] 이전의 시원한 계절 강수와 초여름 강우 사이의 상관 분석은 나이테 복원된 기기 강수를 사용하여 나이테 데이터가 기기 데이터에서 볼 수 있는 계절 간의 상관 관계에서 수십 년 변동성을 재현함을 나타냅니다. [19] 여기에서 우리는 회복력을 평가하는 방법을 검토하고 세 가지 경우로 분류하고 제한합니다. (b) 실험실 및 현장 연구에 기반한 토양 미생물 군집 회복력; 및 (c) Budyko 프레임워크 및 기후 데이터를 기반으로 하는 육상 생물군계의 수문학적 복원력. [20] 우리의 연구는 이 방법이 나이테 데이터의 품질에 따라 다르지만 기후에 민감한 나이테 너비 기록에서 동기화를 나타내는 귀중한 접근 방식임을 나타냅니다. [21] 따라서 우리의 목표는 원격으로 감지된 데이터(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)를 사용하여 식생 변화를 추적하고 고사를 보이는 산림 사이트의 나이테 데이터를 사용하여 이탈리아와 이베리아 반도의 가뭄에 취약한 산림에 대한 더 뜨거운 가뭄의 영향을 정량화하는 것입니다. 나무의 성장 경향을 평가합니다. [22] 그것은 1) 가뭄에 대한 나무의 적응 능력에 대한 통찰력과 2) 과거 및 현재 기후에 대한 더 깊은 이해를 지원하는 나이테 데이터의 더 풍부한 해석을 위한 기초를 제공할 수 있습니다. [23] 연륜 데이터와 기후 기록 간의 관계를 분석하여 1845년과 2012년 동안의 8~9월 평균 최고 온도(T89) 계열을 단순 선형 회귀 방정식을 기반으로 재구성했습니다. [24] 또한, DW 나이테 데이터는 나무가 자란 아한대 산림의 기후를 해석하는 데 사용할 수 있습니다. [25] Humboldt Redwoods State Park 내 레드우드의 나이테 데이터를 분석함으로써, 우리는 유럽-미국인 정착 이후 레드우드 분포에서 거의 도처에 있었던 서식지 단편화 및 도로 설치의 시간적, 공간적 의미에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. [26] 우리의 결과는 두 모델이 보완적이며 기존의 나이테 데이터를 활용하도록 설계된 적절한 프로토콜을 사용하여 과거 기후를 재구성하기 위해 전지구적 규모로 적용될 수 있음을 보여줍니다. [27] 전례 없는 열대 연륜 데이터 편집을 사용하여 우리는 (1) 강수량(P)과 최대 온도(T<sub>max</sub>)가 연간 나무 성장에 상반되고 가산적인 영향을 미친다는 가설을 테스트합니다. 기후 반응은 건조가 증가함에 따라 증폭되며 (3) 우기 기후는 건기 기후보다 성장의 더 중요한 동인입니다. [28] 나이테 데이터는 고지대 침엽수 종에 대한 가뭄 및 기타 극한 기후 현상의 중요성이 높음을 보여줍니다. [29] 같은 9년 동안의 나이테 데이터에 따르면, 해방된 FCT는 대조군 FCT보다 38-63% 더 빠르게 성장했습니다. [30] 이 연구에서는 북부 세르비아, 남동부(SE) Banat, Vojvodina 내의 소지역 및 Vojvodina에서 건조 데이터와 나이테 데이터를 수집했습니다. [31] 관련 삼극자 지수(TPI)와 직접 비교하면 연륜 데이터와 TPI 계산을 구성하기 위해 결합되는 태평양의 북쪽 및 남쪽 지역에 대한 적도 태평양 지역 간의 더 강한 관계로 인해 약한 상관 관계가 표시됩니다. [32]