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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
  • "Zhou, Xiaolu"
Année de publication
  • Entre 2000 et 2025
    • Entre 2020 et 2025
      • 2022

Résultats 9 ressources

PertinenceDate décroissanteDate croissanteAuteur A-ZAuteur Z-ATitre A-ZTitre Z-A
Résumés
  • Wei, G., Peng, C., Zhu, Q., Zhou, X., & Liu, W. (2022). Contribution of the Order Ericales to Improving Paleoclimate Reconstructions. Sustainability, 14(7), 4008. https://doi.org/10.3390/su14074008

    Paleobotanists have long built leaf climate models based on site mean of leaf physiognomic characteristics of woody dicotyledons species (WDS) for estimating past climate. To explore the potential of the order Ericales in estimating paleoclimate, we developed two linear models for each climatic factor. One is based on WDS, and the other is based on both WDS and leaf physiognomic characters of the order Ericales (WDS-E). We found that, compared with WDS models, WDS-E models improved greatly in mean annual precipitation (MAP), growing season precipitation (GSP) and mean annual range in temperature (MART). When the minimum species number of the order Ericales is three per site, the WDS-E models improved the r2 from 0.64 to 0.78 for MART, from 0.23 to 0.61 for ln(MAP), and from 0.37 to 0.64 for ln(GSP) compared with the WDS models. For mean annual temperature (MAT), the WDS-E model (r2 = 0.86) also exhibited a moderate improvement in precision over the WDS model (r2 = 0.82). This study demonstrates that other patterns, such as those of the order Ericales, can contribute additional information towards building more precise paleoclimate models.

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  • Wei, G., Peng, C., Zhu, Q., Zhou, X., & Liu, W. (2022). Contribution of the Order Ericales to Improving Paleoclimate Reconstructions. Sustainability, 14(7), 4008. https://doi.org/10.3390/su14074008

    Paleobotanists have long built leaf climate models based on site mean of leaf physiognomic characteristics of woody dicotyledons species (WDS) for estimating past climate. To explore the potential of the order Ericales in estimating paleoclimate, we developed two linear models for each climatic factor. One is based on WDS, and the other is based on both WDS and leaf physiognomic characters of the order Ericales (WDS-E). We found that, compared with WDS models, WDS-E models improved greatly in mean annual precipitation (MAP), growing season precipitation (GSP) and mean annual range in temperature (MART). When the minimum species number of the order Ericales is three per site, the WDS-E models improved the r2 from 0.64 to 0.78 for MART, from 0.23 to 0.61 for ln(MAP), and from 0.37 to 0.64 for ln(GSP) compared with the WDS models. For mean annual temperature (MAT), the WDS-E model (r2 = 0.86) also exhibited a moderate improvement in precision over the WDS model (r2 = 0.82). This study demonstrates that other patterns, such as those of the order Ericales, can contribute additional information towards building more precise paleoclimate models.

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  • Ding, J., Zhu, Q., Li, H., Zhou, X., Liu, W., & Peng, C. (2022). Contribution of Incorporating the Phosphorus Cycle into TRIPLEX-CNP to Improve the Quantification of Land Carbon Cycle. Land, 11(6), 778. https://doi.org/10.3390/land11060778

    Phosphorus (P) is a key and a limiting nutrient in ecosystems and plays an important role in many physiological and biochemical processes, affecting both terrestrial ecosystem productivity and soil carbon storage. However, only a few global land surface models have incorporated P cycle and used to investigate the interactions of C-N-P and its limitation on terrestrial ecosystems. The overall objective of this study was to integrate the P cycle and its interaction with carbon (C) and nitrogen (N) into new processes model of TRIPLEX-CNP. In this study, key processes of the P cycle, including P pool sizes and fluxes in plant, litter, and soil were integrated into a new model framework, TRIPLEX-CNP. We also added dynamic P:C ratios for different ecosystems. Based on sensitivity analysis results, we identified the phosphorus resorption coefficient of leaf (rpleaf) as the most influential parameter to gross primary productivity (GPP) and biomass, and determined optimal coefficients for different plant functional types (PFTs). TRIPLEX-CNP was calibrated with 49 sites and validated against 116 sites across eight biomes globally. The results suggested that TRIPLEX-CNP performed well on simulating the global GPP and soil organic carbon (SOC) with respective R2 values of 0.85 and 0.78 (both p < 0.01) between simulated and observed values. The R2 of simulation and observation of total biomass are 0.67 (p < 0.01) by TRIPLEX-CNP. The overall model performance had been improved in global GPP, total biomass and SOC after adding the P cycle comparing with the earlier version. Our work represents the promising step toward new coupled ecosystem process models for improving the quantifications of land carbon cycle and reducing uncertainty.

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  • Ding, J., Zhu, Q., Li, H., Zhou, X., Liu, W., & Peng, C. (2022). Contribution of Incorporating the Phosphorus Cycle into TRIPLEX-CNP to Improve the Quantification of Land Carbon Cycle. Land, 11(6), 778. https://doi.org/10.3390/land11060778

    Phosphorus (P) is a key and a limiting nutrient in ecosystems and plays an important role in many physiological and biochemical processes, affecting both terrestrial ecosystem productivity and soil carbon storage. However, only a few global land surface models have incorporated P cycle and used to investigate the interactions of C-N-P and its limitation on terrestrial ecosystems. The overall objective of this study was to integrate the P cycle and its interaction with carbon (C) and nitrogen (N) into new processes model of TRIPLEX-CNP. In this study, key processes of the P cycle, including P pool sizes and fluxes in plant, litter, and soil were integrated into a new model framework, TRIPLEX-CNP. We also added dynamic P:C ratios for different ecosystems. Based on sensitivity analysis results, we identified the phosphorus resorption coefficient of leaf (rpleaf) as the most influential parameter to gross primary productivity (GPP) and biomass, and determined optimal coefficients for different plant functional types (PFTs). TRIPLEX-CNP was calibrated with 49 sites and validated against 116 sites across eight biomes globally. The results suggested that TRIPLEX-CNP performed well on simulating the global GPP and soil organic carbon (SOC) with respective R2 values of 0.85 and 0.78 (both p < 0.01) between simulated and observed values. The R2 of simulation and observation of total biomass are 0.67 (p < 0.01) by TRIPLEX-CNP. The overall model performance had been improved in global GPP, total biomass and SOC after adding the P cycle comparing with the earlier version. Our work represents the promising step toward new coupled ecosystem process models for improving the quantifications of land carbon cycle and reducing uncertainty.

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  • Wang, M., Li, P., Peng, C., Xiao, J., Zhou, X., Luo, Y., & Zhang, C. (2022). Divergent responses of autumn vegetation phenology to climate extremes over northern middle and high latitudes. Global Ecology and Biogeography, 31(11), 2281–2296. https://doi.org/10.1111/geb.13583

    Abstract Aim Compared with gradual climate change, extreme climatic events have more direct and dramatic impacts on vegetation growth. However, the influence of climate extremes on important phenological periods, such as the end of the growing season (EOS), remains unclear. Here, we investigate the temporal trends of EOS across different biomes and quantify the response of EOS to multiple climate extreme indices (CEIs). Location Northern middle and high latitudes. Time period 2000–2020. Major taxa studied Plants. Methods Three phenology extraction methods were used to compute EOS from satellite, FLUXNET and Pan European Phenology Project PEP725 phenological datasets. Different stress states of cold, hot, dry and wet extremes were represented by 12 CEIs. Partial correlation and ridge regression analysis were used to quantify the response of EOS to climate extremes across latitudinal and biome scales. Results Our study showed a delayed EOS in boreal biomes, but a significantly advanced EOS in temperate biomes. The advanced EOS induced by cold stress was observed for c . 80% of the vegetated pixels. The warm‐related CEIs delayed the EOS in high latitudes, and the delayed effect weakened or even reversed with decreasing latitude. In contrast, EOS exhibited opposite response patterns to dry days and wet‐related CEIs. Overall, EOS exhibited higher sensitivity to extreme temperature in boreal biomes than in temperate biomes. Specifically, continuous drought and high heat stress induced an earlier EOS in some temperate forest biomes, whereas moderate heat stress delayed the EOS in most study biomes. In contrast, EOS was not sensitive to extreme drought in water‐restricted biomes. Main conclusions EOS exhibited divergent responses to various climate extremes with different intensities and frequencies. Moreover, the response of EOS to extreme climate stress was dependent on the biome and latitude. These findings emphasize the importance of incorporating the divergent extreme climate effects into vegetation phenological models and Earth system models.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Yang, M., Zhou, X., Liu, Z., Li, P., Tang, J., Xie, B., & Peng, C. (2022). A Review of General Methods for Quantifying and Estimating Urban Trees and Biomass. Forests, 13(4), 616. https://doi.org/10.3390/f13040616

    Understanding the biomass, characteristics, and carbon sequestration of urban forests is crucial for maintaining and improving the quality of life and ensuring sustainable urban planning. Approaches to urban forest management have been incorporated into interdisciplinary, multifunctional, and technical efforts. In this review, we evaluate recent developments in urban forest research methods, compare the accuracy and efficiency of different methods, and identify emerging themes in urban forest assessment. This review focuses on urban forest biomass estimation and individual tree feature detection, showing that the rapid development of remote sensing technology and applications in recent years has greatly benefited the study of forest dynamics. Included in the review are light detection and ranging-based techniques for estimating urban forest biomass, deep learning algorithms that can extract tree crowns and identify tree species, methods for measuring large canopies using unmanned aerial vehicles to estimate forest structure, and approaches for capturing street tree information using street view images. Conventional methods based on field measurements are highly beneficial for accurately recording species-specific characteristics. There is an urgent need to combine multi-scale and spatiotemporal methods to improve urban forest detection at different scales.

    Consulter sur www.mdpi.com
  • Chen, K., Yang, M., Zhou, X., Liu, Z., Li, P., Tang, J., & Peng, C. (2022). Recent advances in carbon footprint studies of urban ecosystems: overview, application, and future challenges. Environmental Reviews, 30(2), 342–356. https://doi.org/10.1139/er-2021-0111

    Urban ecosystems are complex systems with anthropogenic features that generate considerable CO 2 emissions, which contributes to global climate change. Quantitative estimates of the carbon footprint of urban ecosystems are crucial for developing low-carbon development policies to mitigate climate change. Herein, we reviewed more than 195 urban carbon footprint and carbon footprint related studies, collated the recent progress in carbon footprint calculation methods and research applications of the urban ecosystem carbon footprint, analyzed the research applications of the carbon footprint of different cities, and focused on the need to study the urban ecosystem carbon footprint from a holistic perspective. Specifically, we aimed to: (i) compare the strengths and weaknesses of five existing carbon footprint calculation methods [life cycle assessment, input–output analysis, hybrid life cycle assessment, carbon footprint calculator, and Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)]; (ii) analyze the status of current research on the carbon footprint of different urban subregions based on different features; and (iii) highlight new methods and areas of research on the carbon footprint of future urban ecosystems. Not all carbon footprint accounting methods are applicable to the carbon footprint determination of urban ecosystems; although the IPCC method is more widely used than the others, the hybrid life cycle assessment method is more accurate. With the emergence of new science and technology, quantitative methods to calculate the carbon footprint of urban ecosystems have evolved, becoming more accurate. Further development of new technologies, such as big data and artificial intelligence, to assess the carbon footprint of urban ecosystems is anticipated to help address the emerging challenges in urban ecosystem research effectively to achieve carbon neutrality and urban sustainability under global change.

    Consulter sur cdnsciencepub.com
  • Yang, M., Mou, Y., Liu, S., Meng, Y., Liu, Z., Li, P., Xiang, W., Zhou, X., & Peng, C. (2022). Detecting and mapping tree crowns based on convolutional neural network and Google Earth images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 108, 102764. https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.102764
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • 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
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Dernière mise à jour depuis la base de données : 13/06/2025 05:00 (UTC)

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Auteur·e·s

  • Peng, Changhui (7)

Type de ressource

  • Article de revue (9)

Année de publication

  • Entre 2000 et 2025
    • Entre 2020 et 2025
      • 2022

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