Beyond forest succession: a gap model to study ecosystem functioning and tree community composition under climate change
2021
Morin, Xavier | Bugmann, Harald | de Coligny, François | Martin-StPaul, Nicolas | Cailleret, Maxime | Limousin, Jean‐marc | Ourcival, Jean-Marc | Prevosto, Bernard | Simioni, Guillaume | Toigo, Maude | Vennetier, Michel | Catteau, Eugénie | Guillemot, Joannès | Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE) ; Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-École Pratique des Hautes Études (EPHE) ; Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro) | Eidgenössische Technische Hochschule - Swiss Federal Institute of Technology [Zürich] (ETH Zürich) | Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Ecologie des Forêts Méditerranéennes (URFM) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Risques, Ecosystèmes, Vulnérabilité, Environnement, Résilience (RECOVER) ; Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Réserves naturelles de France [Dijon] (RNF) ; Partenaires IRSTEA ; Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA) | Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (ESALQ) ; Universidade de São Paulo = University of São Paulo (USP) | Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro) | ECOFOR‐2014‐23 | ANR-11-PDOC-0032,PONAME,Développement d'un Nouvel Outil de Nanométrologie Polyscopique Couplant Spectrométrie de Masse et Spectroscopie Laser(2011) | ANR-16-CE32-0003,DiPTiCC,Diversité et Productivité des forêTs impactées par le Changement Climatique(2016)
International audience
Mostrar más [+] Menos [-]Inglés. Climate change impacts forest functioning and dynamics, and large uncertainties remain regarding the interactions between species composition, demographic processes and environmental drivers. There are few robust tools available to link these processes, which precludes accurate projections and recommendations for long-term forest management. Forest gap models present a balance between complexity and generality and are widely used in predictive forest ecology. However, their relevance to tackle questions about the links between species composition, climate and forest functioning is unclear. In this regard, demonstrating the ability of gap models to predict the growth of forest stands at the annual parameterization scale resolution—representing a sensitive and integrated signal of tree functioning and mortality risk—appears as a fundamental step.In this study, we aimed at assessing the ability of a gap model to accurately predict forest growth in the short term and potential community composition in the long term, across a wide range of species and environmental conditions. To do so, we present the gap model ForCEEPS, calibrated using an original parameterization procedure for the main tree species in France.ForCEEPS was shown to satisfactorily predict forest annual growth (averaged over a few years) at the plot level from mountain to Mediterranean climates, regardless of the species. Such an accuracy was not gained at the cost of losing precision for long-term predictions, as the model showed a strong ability to predict potential community compositions. The mechanistic relevance of ForCEEPS parameterization was explored by showing the congruence between the values of key model parameter and species functional traits.We further showed that accounting for the spatial configuration of crowns within forest stands, the effects of climatic constraints and the variability of shade tolerances in the species community are all crucial to better predict short-term productivity with gap models.Synthesis. The dual ability of predicting short-term functioning and long-term community composition, as well as the balance between generality and realism (i.e. predicting accuracy) of the new generation of gap models may open great perspectives for the exploration of the biodiversity–ecosystem functioning relationships, species coexistence mechanisms and the impacts of climate change on forest ecosystems
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Información bibliográfica
Este registro bibliográfico ha sido proporcionado por Institut national de la recherche agronomique