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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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L’interface de recherche est composée de trois sections : Rechercher, Explorer et Résultats. Celles-ci sont décrites en détail ci-dessous.

Vous pouvez lancer une recherche aussi bien à partir de la section Rechercher qu’à partir de la section Explorer.

Rechercher

Cette section affiche vos critères de recherche courants et vous permet de soumettre des mots-clés à chercher dans la bibliographie.

  • Chaque nouvelle soumission ajoute les mots-clés saisis à la liste des critères de recherche.
  • Pour lancer une nouvelle recherche plutôt qu’ajouter des mots-clés à la recherche courante, utilisez le bouton Réinitialiser la recherche, puis entrez vos mots-clés.
  • Pour remplacer un mot-clé déjà soumis, veuillez d’abord le retirer en décochant sa case à cocher, puis soumettre un nouveau mot-clé.
  • Vous pouvez contrôler la portée de votre recherche en choisissant où chercher. Les options sont :
    • Partout : repère vos mots-clés dans tous les champs des références bibliographiques ainsi que dans le contenu textuel des documents disponibles.
    • Dans les auteurs ou contributeurs : repère vos mots-clés dans les noms d’auteurs ou de contributeurs.
    • Dans les titres : repère vos mots-clés dans les titres.
    • Dans tous les champs : repère vos mots-clés dans tous les champs des notices bibliographiques.
    • Dans les documents : repère vos mots-clés dans le contenu textuel des documents disponibles.
  • Vous pouvez utiliser les opérateurs booléens avec vos mots-clés :
    • ET : repère les références qui contiennent tous les termes fournis. Ceci est la relation par défaut entre les termes séparés d’un espace. Par exemple, a b est équivalent à a ET b.
    • OU : repère les références qui contiennent n’importe lequel des termes fournis. Par exemple, a OU b.
    • SAUF : exclut les références qui contiennent le terme fourni. Par exemple, SAUF a.
    • Les opérateurs booléens doivent être saisis en MAJUSCULES.
  • Vous pouvez faire des groupements logiques (avec les parenthèses) pour éviter les ambiguïtés lors de la combinaison de plusieurs opérateurs booléens. Par exemple, (a OU b) ET c.
  • Vous pouvez demander une séquence exacte de mots (avec les guillemets droits), par exemple "a b c". Par défaut la différence entre les positions des mots est de 1, ce qui signifie qu’une référence sera repérée si elle contient les mots et qu’ils sont consécutifs. Une distance maximale différente peut être fournie (avec le tilde), par exemple "a b"~2 permet jusqu’à un terme entre a et b, ce qui signifie que la séquence a c b pourrait être repérée aussi bien que a b.
  • Vous pouvez préciser que certains termes sont plus importants que d’autres (avec l’accent circonflexe). Par exemple, a^2 b c^0.5 indique que a est deux fois plus important que b dans le calcul de pertinence des résultats, tandis que c est de moitié moins important. Ce type de facteur peut être appliqué à un groupement logique, par exemple (a b)^3 c.
  • La recherche par mots-clés est insensible à la casse et les accents et la ponctuation sont ignorés.
  • Les terminaisons des mots sont amputées pour la plupart des champs, tels le titre, le résumé et les notes. L’amputation des terminaisons vous évite d’avoir à prévoir toutes les formes possibles d’un mot dans vos recherches. Ainsi, les termes municipal, municipale et municipaux, par exemple, donneront tous le même résultat. L’amputation des terminaisons n’est pas appliquée au texte des champs de noms, tels auteurs/contributeurs, éditeur, publication.

Explorer

Cette section vous permet d’explorer les catégories associées aux références.

  • Les catégories peuvent servir à affiner votre recherche. Cochez une catégorie pour l’ajouter à vos critères de recherche. Les résultats seront alors restreints aux références qui sont associées à cette catégorie.
  • Dé-cochez une catégorie pour la retirer de vos critères de recherche et élargir votre recherche.
  • Les nombres affichés à côté des catégories indiquent combien de références sont associées à chaque catégorie considérant les résultats de recherche courants. Ces nombres varieront en fonction de vos critères de recherche, de manière à toujours décrire le jeu de résultats courant. De même, des catégories et des facettes entières pourront disparaître lorsque les résultats de recherche ne contiennent aucune référence leur étant associées.
  • Une icône de flèche () apparaissant à côté d’une catégorie indique que des sous-catégories sont disponibles. Vous pouvez appuyer sur l’icône pour faire afficher la liste de ces catégories plus spécifiques. Par la suite, vous pouvez appuyer à nouveau pour masquer la liste. L’action d’afficher ou de masquer les sous-catégories ne modifie pas vos critères de recherche; ceci vous permet de rapidement explorer l’arborescence des catégories, si désiré.

Résultats

Cette section présente les résultats de recherche. Si aucun critère de recherche n’a été fourni, elle montre toute la bibliographie (jusqu’à 20 références par page).

  • Chaque référence de la liste des résultats est un hyperlien vers sa notice bibliographique complète. À partir de la notice, vous pouvez continuer à explorer les résultats de recherche en naviguant vers les notices précédentes ou suivantes de vos résultats de recherche, ou encore retourner à la liste des résultats.
  • Des hyperliens supplémentaires, tels que Consulter le document ou Consulter sur [nom d’un site web], peuvent apparaître sous un résultat de recherche. Ces liens vous fournissent un accès rapide à la ressource, des liens que vous trouverez également dans la notice bibliographique.
  • Le bouton Résumés vous permet d’activer ou de désactiver l’affichage des résumés dans la liste des résultats de recherche. Toutefois, activer l’affichage des résumés n’aura aucun effet sur les résultats pour lesquels aucun résumé n’est disponible.
  • Diverses options sont fournies pour permettre de contrôler l’ordonnancement les résultats de recherche. L’une d’elles est l’option de tri par Pertinence, qui classe les résultats du plus pertinent au moins pertinent. Le score utilisé à cette fin prend en compte la fréquence des mots ainsi que les champs dans lesquels ils apparaissent. Par exemple, si un terme recherché apparaît fréquemment dans une référence ou est l’un d’un très petit nombre de termes utilisé dans cette référence, cette référence aura probablement un score plus élevé qu’une autre où le terme apparaît moins fréquemment ou qui contient un très grand nombre de mots. De même, le score sera plus élevé si un terme est rare dans l’ensemble de la bibliographie que s’il est très commun. De plus, si un terme de recherche apparaît par exemple dans le titre d’une référence, le score de cette référence sera plus élevé que s’il apparaissait dans un champ moins important tel le résumé.
  • Le tri par Pertinence n’est disponible qu’après avoir soumis des mots-clés par le biais de la section Rechercher.
  • Les catégories sélectionnées dans la section Explorer n’ont aucun effet sur le tri par pertinence. Elles ne font que filtrer la liste des résultats.
Dans les auteurs ou contributeurs
  • "Yu, Guirui"

Résultats 8 ressources

PertinenceDate décroissanteDate croissanteAuteur A-ZAuteur Z-ATitre A-ZTitre Z-A
Résumés
  • Li, M., He, N., Xu, L., Peng, C., Chen, H., & Yu, G. (2023). Eco-CCUS: A cost-effective pathway towards carbon neutrality in China. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 183, 113512. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113512
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Liu, Z., Peng, C., Xiang, W., Deng, X., Tian, D., Zhao, M., & Yu, G. (2012). Simulations of runoff and evapotranspiration in Chinese fir plantation ecosystems using artificial neural networks. Ecological Modelling, 226, 71–76. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.11.023
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Yu, G., Chen, Z., Piao, S., Peng, C., Ciais, P., Wang, Q., Li, X., & Zhu, X. (2014). High carbon dioxide uptake by subtropical forest ecosystems in the East Asian monsoon region. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(13), 4910–4915. https://doi.org/10.1073/pnas.1317065111

    Significance Understanding the location of carbon sources and sinks is essential for accurately predicting future changes in atmospheric carbon dioxide and climate. Mid- to high-latitude terrestrial ecosystems are well known to be the principal carbon sink regions, yet less attention has been paid to the mid- to low-latitude ecosystems. In this study, long-term eddy covariance observations demonstrate that there is a high carbon dioxide uptake (net ecosystem productivity) by the mid- to low-latitude East Asian monsoon subtropical forests that were shaped by the uplift of the Tibetan Plateau. Increasing nitrogen deposition, a young forest age structure, and sufficient water and heat availability combined to contribute to this large carbon dioxide uptake. , Temperate- and high-latitude forests have been shown to contribute a carbon sink in the Northern Hemisphere, but fewer studies have addressed the carbon balance of the subtropical forests. In the present study, we integrated eddy covariance observations established in the 1990s and 2000s to show that East Asian monsoon subtropical forests between 20°N and 40°N represent an average net ecosystem productivity (NEP) of 362 ± 39 g C m −2 yr −1 (mean ± 1 SE). This average forest NEP value is higher than that of Asian tropical and temperate forests and is also higher than that of forests at the same latitudes in Europe–Africa and North America. East Asian monsoon subtropical forests have comparable NEP to that of subtropical forests of the southeastern United States and intensively managed Western European forests. The total NEP of East Asian monsoon subtropical forests was estimated to be 0.72 ± 0.08 Pg C yr −1 , which accounts for 8% of the global forest NEP. This result indicates that the role of subtropical forests in the current global carbon cycle cannot be ignored and that the regional distributions of the Northern Hemisphere's terrestrial carbon sinks are needed to be reevaluated. The young stand ages and high nitrogen deposition, coupled with sufficient and synchronous water and heat availability, may be the primary reasons for the high NEP of this region, and further studies are needed to quantify the contribution of each underlying factor.

    Consulter sur pnas.org
  • Ma, Z., Peng, C., Zhu, Q., Chen, H., Yu, G., Li, W., Zhou, X., Wang, W., & Zhang, W. (2012). Regional drought-induced reduction in the biomass carbon sink of Canada’s boreal forests. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(7), 2423–2427. https://doi.org/10.1073/pnas.1111576109

    The boreal forests, identified as a critical “tipping element” of the Earth's climate system, play a critical role in the global carbon budget. Recent findings have suggested that terrestrial carbon sinks in northern high-latitude regions are weakening, but there has been little observational evidence to support the idea of a reduction of carbon sinks in northern terrestrial ecosystems. Here, we estimated changes in the biomass carbon sink of natural stands throughout Canada's boreal forests using data from long-term forest permanent sampling plots. We found that in recent decades, the rate of biomass change decreased significantly in western Canada (Alberta, Saskatchewan, and Manitoba), but there was no significant trend for eastern Canada (Ontario and Quebec). Our results revealed that recent climate change, and especially drought-induced water stress, is the dominant cause of the observed reduction in the biomass carbon sink, suggesting that western Canada's boreal forests may become net carbon sources if the climate change–induced droughts continue to intensify.

    Consulter sur pnas.org
  • Zhao, M., Peng, C., Xiang, W., Deng, X., Tian, D., Zhou, X., Yu, G., He, H., & Zhao, Z. (2013). Plant phenological modeling and its application in global climate change research: overview and future challenges. Environmental Reviews, 21(1), 1–14. https://doi.org/10.1139/er-2012-0036

    Plants interact to the seasonality of their environments, and changes in plant phenology have long been regarded as sensitive indicators of climatic change. Plant phenology modeling has been shown to be the simplest and most useful tool to assess phenol–climate shifts. Temperature, solar radiation, and water availability are assumed to be the key factors that control plant phenology. Statistical, mechanistic, and theoretical approaches have often been used for the parameterization of plant phenology models. The statistical approaches correlate the timing of phenological events to environmental factors or heat unit accumulations. The approaches have the simplified calculation procedures, correct phenological mechanism assumptions, but limited applications and predictive abilities. The mechanistic approaches describe plant phenology with the known or assumed “cause–effect relationships” between biological processes and key driving variables. The mechanistic approaches have the improved parameter processes, realistic assumptions, broad applications, and effective predictions. The theoretical approaches assume cost–benefit tradeoff strategies in trees. These methods are capable of capturing and quantifying the potential impacts and consequences of global climate change and human activity. However, certain limitations still exist related to our understanding of phenological mechanisms in relation to (1) interactions between plants and their specific climates, (2) the integration of both field observational and remote sensing data with plant phenology models across taxa and ecosystem type, (3) amplitude clarification of scale-related sensitivity to global climate change, and (4) improvements in parameterization processes and the overall reduction of modeling uncertainties to forecast impacts of future climate change on plant phenological dynamics. To improve our capacity in the prediction of the amplitude of plant phenological responses with regard to both structural and functional sensitivity to future global climate change, it is important to refine modeling methodologies by applying long-term and large-scale observational data. It is equally important to consider other less used but critical factors (such as heredity, pests, and anthropogenic drivers), apply advanced model parameterization and data assimilation techniques, incorporate process-based plant phenology models as a dynamic component into global vegetation dynamic models, and test plant phenology models against long-term ground observations and high-resolution satellite data across different spatial and temporal scales.

    Consulter sur www.nrcresearchpress.com
  • Zhao, M., Xiang, W., Deng, X., Tian, D., Huang, Z., Zhou, X., Yu, G., He, H., & Peng, C. (2013). Application of TRIPLEX model for predicting Cunninghamia lanceolata and Pinus massoniana forest stand production in Hunan Province, southern China. Ecological Modelling, 250, 58–71. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2012.10.011
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Chen, H., Zhu, Q., Peng, C., Wu, N., Wang, Y., Fang, X., Jiang, H., Xiang, W., Chang, J., Deng, X., & Yu, G. (2013). Methane emissions from rice paddies natural wetlands, lakes in China: synthesis new estimate. Global Change Biology, 19(1), 19–32. https://doi.org/10.1111/gcb.12034

    Abstract Sources of methane ( CH 4 ) become highly variable for countries undergoing a heightened period of development due to both human activity and climate change. An urgent need therefore exists to budget key sources of CH 4 , such as wetlands (rice paddies and natural wetlands) and lakes (including reservoirs and ponds), which are sensitive to these changes. For this study, references in relation to CH 4 emissions from rice paddies, natural wetlands, and lakes in C hina were first reviewed and then reestimated based on the review itself. Total emissions from the three CH 4 sources were 11.25 Tg CH 4  yr −1 (ranging from 7.98 to 15.16 Tg CH 4  yr −1 ). Among the emissions, 8.11 Tg CH 4  yr −1 (ranging from 5.20 to 11.36 Tg CH 4  yr −1 ) derived from rice paddies, 2.69 Tg CH 4  yr −1 (ranging from 2.46 to 3.20 Tg CH 4  yr −1 ) from natural wetlands, and 0.46 Tg CH 4  yr −1 (ranging from 0.33 to 0.59 Tg CH 4  yr −1 ) from lakes (including reservoirs and ponds). Plentiful water and warm conditions, as well as its large rice paddy area make rice paddies in southeastern C hina the greatest overall source of CH 4 , accounting for approximately 55% of total paddy emissions. Natural wetland estimates were slightly higher than the other estimates owing to the higher CH 4 emissions recorded within Q inghai‐ T ibetan P lateau peatlands. Total CH 4 emissions from lakes were estimated for the first time by this study, with three quarters from the littoral zone and one quarter from lake surfaces. Rice paddies, natural wetlands, and lakes are not constant sources of CH 4 , but decreasing ones influenced by anthropogenic activity and climate change. A new progress‐based model used in conjunction with more observations through model‐data fusion approach could help obtain better estimates and insights with regard to CH 4 emissions deriving from wetlands and lakes in C hina.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Chen, H., Zhu, Q., Peng, C., Wu, N., Wang, Y., Fang, X., Gao, Y., Zhu, D., Yang, G., Tian, J., Kang, X., Piao, S., Ouyang, H., Xiang, W., Luo, Z., Jiang, H., Song, X., Zhang, Y., Yu, G., … Wu, J. (2013). The impacts of climate change and human activities on biogeochemical cycles on the Q inghai‐ T ibetan P lateau. Global Change Biology, 19(10), 2940–2955. https://doi.org/10.1111/gcb.12277

    Abstract With a pace of about twice the observed rate of global warming, the temperature on the Qinghai‐Tibetan Plateau (Earth's ‘third pole’) has increased by 0.2 °C per decade over the past 50 years, which results in significant permafrost thawing and glacier retreat. Our review suggested that warming enhanced net primary production and soil respiration, decreased methane ( CH 4 ) emissions from wetlands and increased CH 4 consumption of meadows, but might increase CH 4 emissions from lakes. Warming‐induced permafrost thawing and glaciers melting would also result in substantial emission of old carbon dioxide ( CO 2 ) and CH 4 . Nitrous oxide ( N 2 O ) emission was not stimulated by warming itself, but might be slightly enhanced by wetting. However, there are many uncertainties in such biogeochemical cycles under climate change. Human activities (e.g. grazing, land cover changes) further modified the biogeochemical cycles and amplified such uncertainties on the plateau. If the projected warming and wetting continues, the future biogeochemical cycles will be more complicated. So facing research in this field is an ongoing challenge of integrating field observations with process‐based ecosystem models to predict the impacts of future climate change and human activities at various temporal and spatial scales. To reduce the uncertainties and to improve the precision of the predictions of the impacts of climate change and human activities on biogeochemical cycles, efforts should focus on conducting more field observation studies, integrating data within improved models, and developing new knowledge about coupling among carbon, nitrogen, and phosphorus biogeochemical cycles as well as about the role of microbes in these cycles.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
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Dernière mise à jour depuis la base de données : 25/05/2025 05:00 (UTC)

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Auteur·e·s

  • Peng, Changhui (8)

Type de ressource

  • Article de revue (8)

Année de publication

  • Entre 2000 et 2025 (8)
    • Entre 2010 et 2019 (7)
      • 2012 (2)
      • 2013 (4)
      • 2014 (1)
    • Entre 2020 et 2025 (1)
      • 2023 (1)

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