S'abonner

Interactions between vegetation and climate variability: what are the lessons of models and paleovegetation data - 07/10/08

Doi : 10.1016/j.crte.2008.01.001 
Joël Guiot a, , Christelle Hély-Alleaume a, Haibin Wu b, c, Cédric Gaucherel d
a CEREGE, UMR 6635 CNRS/Aix-Marseille Université, B.P. 80, 13545 Aix-en-Provence cedex 4, France 
b SKLL, Institute of Earth Environment, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710075, China 
c Institut des sciences de l’environnement, UQAM, Montréal PQ, H3C 3P8, Canada 
d INRA-AMAP, TA40/PS2, 34398, Montpellier Cedex 5, France 

Corresponding author.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 7
Iconographies 3
Vidéos 0
Autres 0

Written on invitation of the Editorial Board

Abstract

The climate reconstruction by using pollen data is classically done by statistical methods. The use of a conceptual model of niches show a few weaknesses of this approach which is not enough supported by causal relationships. A solution is to take into account ecophysiological processes through a mechanistic model. On the one hand, these models help to test the biases that can bring some changes in the distribution of the extremes, and, on the other hand, they help to understand the effect of some external constraints such as the concentration of the atmospheric CO2. At a shorter time scale, dendrochronological series are useful to test the response of the Aleppo pine to a warming combined to a stronger water stress. This approach is facilitated by the use of vegetation models used in inverse mode or with climatic scenarios. This paper illustrates that purpose through several examples.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

La reconstruction du climat à partir de données polliniques se fait traditionnellement par des méthodes statistiques. L’utilisation du modèle conceptuel des niches montre certaines faiblesses de cette approche, trop peu soutenue par des relations causales. La prise en compte de certains processus écophysiologiques permet d’y remédier. D’une part, les modèles mécanistes permettent de tester les biais que peut apporter le changement dans la distribution des extrêmes et, d’autre part, d’appréhender l’effet de contraintes externes telles que la concentration du CO2 atmosphérique. À une échelle plus courte, les séries dendrochronologiques permettent de tester la réponse du pin d’Alep à un réchauffement climatique combiné à un plus grand stress hydrique. Cette approche est facilitée par l’utilisation de modèles de végétation utilisés en mode inverse ou avec des scénarios climatiques. Cet article illustre ce propos à travers quelques exemples.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Pollen, Vegetation, Conceptual model, Last glacial maximum, Tree growth, Mediterranean forest, Inverse modelling

Mots clés : Pollen, Végétation, Modèle conceptuel, Dernier maximum glaciaire, Croissance des arbres, Forêt méditerranéenne, Modélisation inverse


Plan


© 2007  Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 340 - N° 9-10

P. 595-601 - septembre-octobre 2008 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • The role of extreme events in evolution
  • Claude Combes
| Article suivant Article suivant
  • Unearthing deep-time biodiversity changes: The Palaeogene mammalian metacommunity of the Quercy and Limagne area (Massif Central, France)
  • Gilles Escarguel, Serge Legendre, Bernard Sigé

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.