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Prédire la croissance de la forêt boréale: une approche basée sur l'analyse et la modélisation des processus écophysiologiques

Prédire la croissance de la forêt boréale: une approche basée sur l'analyse et la modélisation des processus écophysiologiques
Predire la croissance de la forât boéale:分析和建模过程的基本方法生理学
批准号:
557148-2020
负责人:
Gennaretti, Fabio
金额:
$9.47万
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Alliance Grants
财政年份:
2020
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2020-01-01 至 2021-12-31
关键词:

项目摘要

项目成果

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La forêt boréale a une place centrale dans l'environnement naturel, l'histoire, la culture et l'économie du Canada, mais elle est confrontée aujourd'hui à des changements climatiques et environnementaux rapides qui peuvent modifier sa structure et son fonctionnement et ouvrir éventuellement de nouvelles perspectives pour l'industrie forestière. Pour mieux prédire les réactions des écosystèmes forestiers nordiques du Canada face au changement climatique nous devons obtenir une fine connaissance du fonctionnement écophysiologique des espèces forestières boréales. Notre projet de recherche étudiera principalement l'écophysiologie de l'épinette noire, du sapin baumier, du peuplier faux-tremble et du pin gris pour mieux caractériser et anticiper les effets du changement climatique sur leurs écosystèmes forestiers. Pour atteindre cet objectif (décliné en cinq questions de recherche, Q1-5), nous avons accès au plus long et complet suivi intra-annuel de la croissance de forêts boréales. Ces données serviront à valider et améliorer des modèles écophysiologiques mécanistes qui seront utilisés pour tester des hypothèses sur le fonctionnement journalier hydrique et carboné des forêts, à la fois à l'échelle de l'arbre et à l'échelle du peuplement (Q1 et Q2). Cette approche qui fusionne données expérimentales et modélisation a l'avantage de pouvoir informer sur plusieurs processus forestiers liés à des facteurs endogènes (vieillissement, états physiologiques des arbres) et environnementaux (climat, CO2, disponibilité d'éléments nutritifs, propriétés du sol). Ceci permettra de mieux prédire, grâce à des simulations améliorées, les réponses saisonnières des écosystèmes forestiers aux changements climatiques à venir en fonction du mélange d'espèces et des propriétés du sol (Q3). Nous utiliserons aussi des approches isotopiques pour améliorer la compréhension des processus (Q4) et des données spatiales et des projections climatiques pour spatialiser les résultats (Q5). Finalement, Nous serons particulièrement intéressés à identifier des écosystèmes particulièrement vulnérables et les éventuelles opportunités à saisir pour l'industrie forestière en relation avec les changements climatiques, les espèces d'arbre présentes et les types de sol.
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  • 批准号:
    RGPNS-2021-03553
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Northern Research Supplement
  • 资助金额:
    $0.87万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Gennaretti, Fabio
  • 依托单位:
Prédire la croissance de la forêt boréale: une approche basée sur l'analyse et la modélisation des processus écophysiologiques
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