已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

A species’ response to spatial climatic variation does not predict its response to climate change

气候变化 变化(天文学) 空间变异性 空间生态学 生态学 气候变化 时间尺度 树木年代学 环境科学 复制 气候学 地理 生物 统计 地质学 物理 天体物理学 考古 数学
作者
Daniel Perret,Margaret E. K. Evans,Dov F. Sax
出处
期刊:Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [National Academy of Sciences]
卷期号:121 (1) 被引量:1
标识
DOI:10.1073/pnas.2304404120
摘要

The dominant paradigm for assessing ecological responses to climate change assumes that future states of individuals and populations can be predicted by current, species-wide performance variation across spatial climatic gradients. However, if the fates of ecological systems are better predicted by past responses to in situ climatic variation through time, this current analytical paradigm may be severely misleading. Empirically testing whether spatial or temporal climate responses better predict how species respond to climate change has been elusive, largely due to restrictive data requirements. Here, we leverage a newly collected network of ponderosa pine tree-ring time series to test whether statistically inferred responses to spatial versus temporal climatic variation better predict how trees have responded to recent climate change. When compared to observed tree growth responses to climate change since 1980, predictions derived from spatial climatic variation were wrong in both magnitude and direction. This was not the case for predictions derived from climatic variation through time, which were able to replicate observed responses well. Future climate scenarios through the end of the 21st century exacerbated these disparities. These results suggest that the currently dominant paradigm of forecasting the ecological impacts of climate change based on spatial climatic variation may be severely misleading over decadal to centennial timescales.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Kevin完成签到 ,获得积分10
2秒前
优美寒荷发布了新的文献求助10
2秒前
沉默访旋发布了新的文献求助50
7秒前
wickedjon完成签到,获得积分10
11秒前
风华正茂完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
ztl完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
15秒前
乐兰正雪完成签到,获得积分10
15秒前
招水若离完成签到,获得积分0
16秒前
稳重的无招完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
Caleb完成签到,获得积分10
21秒前
学术孤儿应助小苍小苍采纳,获得10
22秒前
学术孤儿应助小苍小苍采纳,获得10
23秒前
如意蚂蚁完成签到,获得积分10
23秒前
Caleb发布了新的文献求助30
24秒前
说话的月亮完成签到,获得积分10
24秒前
帮我下一下完成签到,获得积分10
26秒前
ding应助优美寒荷采纳,获得10
26秒前
三泥完成签到,获得积分10
28秒前
30秒前
31秒前
懦弱的代云完成签到,获得积分10
34秒前
开朗咖啡豆完成签到 ,获得积分10
34秒前
doctor2023发布了新的文献求助20
35秒前
123456发布了新的文献求助10
36秒前
孤独的万恶完成签到 ,获得积分10
37秒前
dwz发布了新的文献求助10
38秒前
39秒前
40秒前
40秒前
怕孤单的羊完成签到 ,获得积分10
41秒前
43秒前
希望天下0贩的0应助dwz采纳,获得10
47秒前
49秒前
hoangphong完成签到,获得积分10
55秒前
weige发布了新的文献求助10
55秒前
树上的哚吡完成签到,获得积分10
56秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Bend stiffness of submarine cables – an experimental and numerical investigation 5000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7542878
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9126714
关于积分的说明 19498963
捐赠科研通 7138754
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3258486
关于科研通互助平台的介绍 2425826
邀请新用户注册赠送积分活动 2246617