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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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    • 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
  • "Zhou, Xiaolu"

Résultats 73 ressources

PertinenceDate décroissanteDate croissanteAuteur A-ZAuteur Z-ATitre A-ZTitre Z-A
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • Page 4 de 4
Résumés
  • Wang, K., Peng, C., Zhu, Q., Wang, M., Wang, G., Zhou, X., Yang, Y., Ding, J., & Wei, H. (2019). Changes in soil organic carbon and microbial carbon storage projected during the 21st century using TRIPLEX-MICROBE. Ecological Indicators, 98, 80–87. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.10.045
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Peng, C., Ma, Z., Lei, X., Zhu, Q., Chen, H., Wang, W., Liu, S., Li, W., Fang, X., & Zhou, X. (2011). A drought-induced pervasive increase in tree mortality across Canada’s boreal forests. Nature Climate Change, 1(9), 467–471. https://doi.org/10.1038/nclimate1293
    Consulter sur www.nature.com
  • Sun, S., Ouyang, S., Hu, Y., Zhao, Z., Liu, M., Chen, L., Zeng, Y., Peng, C., Zhou, X., & Xiang, W. (2023). rTRIPLEXCWFlux: An R package for carbon–water coupling model to simulate net ecosystem productivity and evapotranspiration in forests. Environmental Modelling & Software, 162, 105661. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2023.105661
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Yang, M., Zhou, X., Peng, C., Li, T., Chen, K., Liu, Z., Li, P., Zhang, C., Tang, J., & Zou, Z. (2023). Developing allometric equations to estimate forest biomass for tree species categories based on phylogenetic relationships. Forest Ecosystems, 10, 100130. https://doi.org/10.1016/j.fecs.2023.100130
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Yang, B., Peng, C., Zhu, Q., Zhou, X., Liu, W., Duan, M., Wang, H., Liu, Z., Guo, X., & Wang, M. (2019). The effects of persistent drought and waterlogging on the dynamics of nonstructural carbohydrates of Robinia pseudoacacia L. seedlings in Northwest China. Forest Ecosystems, 6(1), 23. https://doi.org/10.1186/s40663-019-0181-3
    Consulter sur forestecosyst.springeropen.com
  • Zhang, J., Chu, Z., Ge, Y., Zhou, X., Jiang, H., Chang, J., Peng, C., Zheng, J., Jiang, B., Zhu, J., & Yu, S. (2008). TRIPLEX model testing and application for predicting forest growth and biomass production in the subtropical forest zone of China’s Zhejiang Province. Ecological Modelling, 219(3–4), 264–275. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2008.07.016
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Yang, M., Zhou, X., Liu, Z., Li, P., Liu, C., Huang, H., Tang, J., Zhang, C., Zou, Z., Xie, B., & Peng, C. (2024). Dynamic carbon allocation trade‐off: A robust approach to model tree biomass allometry. Methods in Ecology and Evolution, 15(5), 886–899. https://doi.org/10.1111/2041-210X.14315

    Abstract Forest above‐ground biomass (AGB) is often estimated by converting the observed tree size using allometric scaling between the dry weight and size of an organism. However, the variations in biomass allocation and scaling between tree crowns and stems due to survival competition during a tree's lifecycle remain unclear. This knowledge gap can improve the understanding of modelling tree biomass allometry because traditional allometries ignore the dynamics of allocation. Herein, we characterised allometric scaling using the dynamic ratio ( r ) of the stem biomass (SB) to AGB and a dynamic exponent. The allometric models were biologically parameterised by the r values for initial, intermediate and final ages rather than only a regression result. The scaling was tested using field measurements of 421 species and 2213 different‐sized trees in pantropical regions worldwide. We found that the scaling fluctuated with tree size, and this fluctuation was driven by the trade‐off relationship of biomass allocation between the tree crown and stem depending on the dynamic crown trait. The allometric scaling between SB and AGB varied from 0.8 to 1.0 for a tree during its entire lifecycle. The fluctuations presented a general law for the allometric scaling of the pantropical tree biomass and size. Our model quantified the trade‐off and explained 94.1% of the allometric relationship between the SB and AGB (93.8% of which between D 2 H and AGB) for pantropical forests, which resulted in a better fit than that of the traditional model. Considering the effects of the trade‐off on modelling, the actual biomass of large trees could be substantially greater than conventional estimates. These results highlight the importance of coupling growth mechanisms in modelling allometry and provide a theoretical foundation for better describing and predicting forest carbon accumulation.

    Consulter sur besjournals.onlinelibrary.wiley.com
  • Liu, Q., Peng, C., Schneider, R., Cyr, D., Liu, Z., Zhou, X., Du, M., Li, P., Jiang, Z., McDowell, N. G., & Kneeshaw, D. (2023). Vegetation browning: global drivers, impacts, and feedbacks. Trends in Plant Science, 28(9), 1014–1032. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2023.03.024
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Li, T., Ge, L., Zhao, R., Peng, C., Zhou, X., Li, P., Liu, Z., Song, H., Tang, J., Zhang, C., Li, Q., Wang, M., & Zou, Z. (2024). Phenolic compounds weaken the impact of drought on soil enzyme activity in global wetlands. Frontiers in Microbiology, 15, 1372866. https://doi.org/10.3389/fmicb.2024.1372866

    Soil enzymes play a central role in carbon and nutrient cycling, and their activities can be affected by drought-induced oxygen exposure. However, a systematic global estimate of enzyme sensitivity to drought in wetlands is still lacking. Through a meta-analysis of 55 studies comprising 761 paired observations, this study found that phosphorus-related enzyme activity increased by 38% as result of drought in wetlands, while the majority of other soil enzyme activities remained stable. The expansion of vascular plants under long-term drought significantly promoted the accumulation of phenolic compounds. Using a 2-week incubation experiment with phenol supplementation, we found that phosphorus-related enzyme could tolerate higher biotoxicity of phenolic compounds than other enzymes. Moreover, a long-term (35 years) drainage experiment in a northern peatland in China confirmed that the increased phenolic concentration in surface layer resulting from a shift in vegetation composition inhibited the increase in enzyme activities caused by rising oxygen availability, except for phosphorus-related enzyme. Overall, these results demonstrate the complex and resilient nature of wetland ecosystems, with soil enzymes showing a high degree of adaptation to drought conditions. These new insights could help evaluate the impact of drought on future wetland ecosystem services and provide a theoretical foundation for the remediation of degraded wetlands.

    Consulter sur www.frontiersin.org
  • Jin, J., Xiang, W., Zeng, Y., Ouyang, S., Zhou, X., Hu, Y., Zhao, Z., Chen, L., Lei, P., Deng, X., Wang, H., Liu, S., & Peng, C. (2022). Stand carbon storage and net primary production in China’s subtropical secondary forests are predicted to increase by 2060. Carbon Balance and Management, 17(1), 6. https://doi.org/10.1186/s13021-022-00204-y

    Abstract Background Forest ecosystems play an important role in carbon sequestration, climate change mitigation, and achieving China's target to become carbon (C) neutral by 2060. However, changes in C storage and net primary production (NPP) in natural secondary forests stemming from tree growth and future climate change have not yet been investigated in subtropical areas in China. Here, we used data from 290 inventory plots in four secondary forests [evergreen broad-leaved forest (EBF), deciduous and evergreen broad-leaved mixed forest (DEF), deciduous broad-leaved forest (DBF), and coniferous and broad-leaved mixed forest (CDF)] at different restoration stages and run a hybrid model (TRIPLEX 1.6) to predict changes in stand carbon storage and NPP under two future climate change scenarios (RCP4.5 and RCP8.5). Results The runs of the hybrid model calibrated and validated by using the data from the inventory plots suggest significant increase in the carbon storage by 2060 under the current climate conditions, and even higher increase under the RCP4.5 and RCP8.5 climate change scenarios. In contrast to the carbon storage, the simulated EBF and DEF NPP declines slightly over the period from 2014 to 2060. Conclusions The obtained results lead to conclusion that proper management of China’s subtropical secondary forests could be considered as one of the steps towards achieving China’s target to become carbon neutral by 2060.

    Consulter sur cbmjournal.biomedcentral.com
  • Zhu, Q., Peng, C., Ciais, P., Jiang, H., Liu, J., Bousquet, P., Li, S., Chang, J., Fang, X., Zhou, X., Chen, H., Liu, S., Lin, G., Gong, P., Wang, M., Wang, H., Xiang, W., & Chen, J. (2017). Interannual variation in methane emissions from tropical wetlands triggered by repeated El Niño Southern Oscillation. Global Change Biology, 23(11), 4706–4716. https://doi.org/10.1111/gcb.13726

    Abstract Methane (CH 4 ) emissions from tropical wetlands contribute 60%–80% of global natural wetland CH 4 emissions. Decreased wetland CH 4 emissions can act as a negative feedback mechanism for future climate warming and vice versa. The impact of the El Niño–Southern Oscillation (ENSO) on CH 4 emissions from wetlands remains poorly quantified at both regional and global scales, and El Niño events are expected to become more severe based on climate models’ projections. We use a process‐based model of global wetland CH 4 emissions to investigate the impacts of the ENSO on CH 4 emissions in tropical wetlands for the period from 1950 to 2012. The results show that CH 4 emissions from tropical wetlands respond strongly to repeated ENSO events, with negative anomalies occurring during El Niño periods and with positive anomalies occurring during La Niña periods. An approximately 8‐month time lag was detected between tropical wetland CH 4 emissions and ENSO events, which was caused by the combined time lag effects of ENSO events on precipitation and temperature over tropical wetlands. The ENSO can explain 49% of interannual variations for tropical wetland CH 4 emissions. Furthermore, relative to neutral years, changes in temperature have much stronger effects on tropical wetland CH 4 emissions than the changes in precipitation during ENSO periods. The occurrence of several El Niño events contributed to a lower decadal mean growth rate in atmospheric CH 4 concentrations throughout the 1980s and 1990s and to stable atmospheric CH 4 concentrations from 1999 to 2006, resulting in negative feedback to global warming.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Schaefer, K., Schwalm, C. R., Williams, C., Arain, M. A., Barr, A., Chen, J. M., Davis, K. J., Dimitrov, D., Hilton, T. W., Hollinger, D. Y., Humphreys, E., Poulter, B., Raczka, B. M., Richardson, A. D., Sahoo, A., Thornton, P., Vargas, R., Verbeeck, H., Anderson, R., … Zhou, X. (2012). A model‐data comparison of gross primary productivity: Results from the North American Carbon Program site synthesis. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 117(G3), 2012JG001960. https://doi.org/10.1029/2012JG001960

    Accurately simulating gross primary productivity (GPP) in terrestrial ecosystem models is critical because errors in simulated GPP propagate through the model to introduce additional errors in simulated biomass and other fluxes. We evaluated simulated, daily average GPP from 26 models against estimated GPP at 39 eddy covariance flux tower sites across the United States and Canada. None of the models in this study match estimated GPP within observed uncertainty. On average, models overestimate GPP in winter, spring, and fall, and underestimate GPP in summer. Models overpredicted GPP under dry conditions and for temperatures below 0°C. Improvements in simulated soil moisture and ecosystem response to drought or humidity stress will improve simulated GPP under dry conditions. Adding a low‐temperature response to shut down GPP for temperatures below 0°C will reduce the positive bias in winter, spring, and fall and improve simulated phenology. The negative bias in summer and poor overall performance resulted from mismatches between simulated and observed light use efficiency (LUE). Improving simulated GPP requires better leaf‐to‐canopy scaling and better values of model parameters that control the maximum potential GPP, such as ε max (LUE), V cmax (unstressed Rubisco catalytic capacity) or J max (the maximum electron transport rate). , Key Points Gross primary productivity (GPP) from 26 models tested at 39 flux tower sites Simulated light use efficiency controls model performance Models overpredict GPP under dry conditions

    Consulter sur agupubs.onlinelibrary.wiley.com
  • Schaefer, K., Schwalm, C. R., Williams, C., Arain, M. A., Barr, A., Chen, J. M., Davis, K. J., Dimitrov, D., Hilton, T. W., Hollinger, D. Y., Humphreys, E., Poulter, B., Raczka, B. M., Richardson, A. D., Sahoo, A., Thornton, P., Vargas, R., Verbeeck, H., Anderson, R., … Zhou, X. (2012). A model‐data comparison of gross primary productivity: Results from the North American Carbon Program site synthesis. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 117(G3), 2012JG001960. https://doi.org/10.1029/2012JG001960

    Accurately simulating gross primary productivity (GPP) in terrestrial ecosystem models is critical because errors in simulated GPP propagate through the model to introduce additional errors in simulated biomass and other fluxes. We evaluated simulated, daily average GPP from 26 models against estimated GPP at 39 eddy covariance flux tower sites across the United States and Canada. None of the models in this study match estimated GPP within observed uncertainty. On average, models overestimate GPP in winter, spring, and fall, and underestimate GPP in summer. Models overpredicted GPP under dry conditions and for temperatures below 0°C. Improvements in simulated soil moisture and ecosystem response to drought or humidity stress will improve simulated GPP under dry conditions. Adding a low‐temperature response to shut down GPP for temperatures below 0°C will reduce the positive bias in winter, spring, and fall and improve simulated phenology. The negative bias in summer and poor overall performance resulted from mismatches between simulated and observed light use efficiency (LUE). Improving simulated GPP requires better leaf‐to‐canopy scaling and better values of model parameters that control the maximum potential GPP, such as ε max (LUE), V cmax (unstressed Rubisco catalytic capacity) or J max (the maximum electron transport rate). , Key Points Gross primary productivity (GPP) from 26 models tested at 39 flux tower sites Simulated light use efficiency controls model performance Models overpredict GPP under dry conditions

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Auteur·e·s

  • Peng, Changhui (69)

Type de ressource

  • Article de revue (73)

Année de publication

  • Entre 2000 et 2025 (73)
    • Entre 2000 et 2009 (12)
      • 2002 (2)
      • 2004 (1)
      • 2005 (1)
      • 2006 (2)
      • 2007 (1)
      • 2008 (3)
      • 2009 (2)
    • Entre 2010 et 2019 (26)
      • 2011 (2)
      • 2012 (4)
      • 2013 (3)
      • 2014 (1)
      • 2015 (1)
      • 2016 (2)
      • 2017 (2)
      • 2018 (3)
      • 2019 (8)
    • Entre 2020 et 2025 (35)
      • 2020 (7)
      • 2021 (7)
      • 2022 (9)
      • 2023 (8)
      • 2024 (4)

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