Many biological processes, including plant leafout and flowering, occur once cumulative temperatures reach a threshold, a relationship known as the thermal-sum model. In this way, temperature is thought to coordinate the timing of biological events. An important implication is that higher temperatures cause thresholds to be reached sooner so that the timing of spring events, for example, should advance earlier in the calendar year as climates warm. But growing evidence has found that, as climates have warmed, the rate of advancement has slowed (a trend known as declining sensitivity), while the variance in the timing of spring events has increased in many cases (a trend we call declining synchrony). These trends raise questions about the resilience of temperature-based coordination to anthropogenic climate change. To answer these questions, researchers have modified the thermal-sum model by introducing additional factors and mechanisms, such as chilling and photoperiod. We show such complexity is not necessary to explain current trends of sensitivity and synchrony. Using experimental and real-world data, we find these trends are exactly as predicted by the thermal-sum model. In particular, the model predicts that as temperatures continue to increase and springtime events shift from the equinox toward the winter solstice, those events will become less synchronized and more variable, a phenomenon we refer to as a scattered spring. By 2100, our results predict much of the American South will experience a scattered spring under a high-warming scenario, with the average time between spring flowering events increasing by several weeks in many locations.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

COLING2024 | 面向编程的自然语言处理综述
专知会员服务
28+阅读 · 2024年4月23日
【知识图谱@ACL2020】Knowledge Graphs in Natural Language Processing
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
一文带你读懂自然语言处理 - 事件提取
AI研习社
10+阅读 · 2019年5月10日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
COLING2024 | 面向编程的自然语言处理综述
专知会员服务
28+阅读 · 2024年4月23日
【知识图谱@ACL2020】Knowledge Graphs in Natural Language Processing
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
一文带你读懂自然语言处理 - 事件提取
AI研习社
10+阅读 · 2019年5月10日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员