Effects of Annual Weather Variation on Peak Herbaceous Yield Date in Sagebrush Steppe

IF 0.5 4区 环境科学与生态学 Q4 BIODIVERSITY CONSERVATION
J. Bates, Dustin Johnson, Kirk W. Davies, Tony Svejcar, Stuart Hardegree
{"title":"Effects of Annual Weather Variation on Peak Herbaceous Yield Date in Sagebrush Steppe","authors":"J. Bates, Dustin Johnson, Kirk W. Davies, Tony Svejcar, Stuart Hardegree","doi":"10.3398/064.083.0207","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Abstract. Interannual climate variability impacts forage yield in semiarid rangelands, but it also affects the timing of peak yields. Knowledge of peak standing crop or yield dates would be useful when planning fieldwork for various research or management activities and for developing more accurate models linking herbage production to climatic variables. In this study, herbaceous yield was measured every 2 weeks (April–August) over an 8-year period in a Wyoming big sagebrush (Artemisia tridentata ssp. wyomingensis) community in southeastern Oregon. Date of peak yield (Julian day) was calculated for morphological groups (tall perennial bunchgrasses, perennial forbs, annual forbs), Sandberg bluegrass (Poa secunda J. Pressl), and total herbaceous yield. Linear and multiple regression analyses were used to correlate date of peak yield of herbaceous morphological groups with spring precipitation, reference evapotranspiration (RET), and air temperature. Peak yield dates for the herbaceous response variables were strongly correlated to annual climatic variation, commonly a combination of early growing season precipitation (March to 16 May) and March through May RET. Depending on morphological group, peak yield date varied by 3 to 7 weeks during the growing season. The best regression coefficients for peak yield date of perennial bunchgrasses, perennial forbs, Sandberg bluegrass, annual forbs, and total herbaceous vegetation alone or with various combinations of precipitation, temperature, and RET were 0.97, 0.82, 0.86, 0.90, and 0.98, respectively. For planning fieldwork, estimates of peak yield date can be used to accurately sample for yields of herbaceous morphological groups and community production potentials. Resumen. La variabilidad climática interanual influye en el rendimiento del forraje de los pastizales semiáridos, pero también afecta al momento en que alcanzan su rendimiento máximo. El conocimiento de las fechas de máxima cosecha o rendimiento podría ser útil en el momento de planificar el trabajo de campo para diversas actividades de investigación o gestión y para desarrollar modelos más precisos que relacionen la producción de hierba con las variables climáticas. En este estudio, se midió el rendimiento herbáceo cada dos semanas (abril-agosto), durante un periodo de ocho años, en una comunidad de artemisa de Wyoming (Artemisia tridentata ssp. wyomingensis) en el sureste de Oregón. Se calculó la fecha de máximo rendimiento (en días julianos) para cada grupo morfológico (hierbas altas o pasrtos perennes, hierbas perennes, hierbas anuales), el pasto azul de Sandberg (Poa secunda J. Pressl) y el rendimiento herbáceo total. Se utilizaron análisis de regresión lineal y múltiple para correlacionar la fecha de máximo rendimiento de los grupos morfológicos herbáceos con la precipitación primaveral, la evapotranspiración de referencia (RET) y la temperatura del aire. Las fechas de máximo rendimiento para las variables de respuesta herbáceas se correlacionaron fuertemente con la variación climática anual, comúnmente una combinación de precipitaciones a principios de la estación de crecimiento (de marzo al 16 de mayo) y RET de marzo a mayo. Dependiendo del grupo morfológico, la fecha de máximo rendimiento varió entre tres y siete semanas durante la estación de crecimiento. Los mejores coeficientes de regresión para la fecha de máximo rendimiento de los pastos perennes, hierbas perennes, Sandberg bluegrass, hierbas anuales y herbáceas totales solas o con varias combinaciones de precipitación, temperatura y RET fueron de 0.97, 0.82, 0.86, 0.90 y 0.98, respectivamente. Para planificar el trabajo de campo, las estimaciones de la fecha de máximo rendimiento pueden utilizarse para muestrear con precisión los rendimientos de los grupos morfológicos herbáceos y los potenciales de producción de la comunidad.","PeriodicalId":49364,"journal":{"name":"Western North American Naturalist","volume":"25 1","pages":"220 - 231"},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2023-08-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Western North American Naturalist","FirstCategoryId":"93","ListUrlMain":"https://doi.org/10.3398/064.083.0207","RegionNum":4,"RegionCategory":"环境科学与生态学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"BIODIVERSITY CONSERVATION","Score":null,"Total":0}
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Abstract

Abstract. Interannual climate variability impacts forage yield in semiarid rangelands, but it also affects the timing of peak yields. Knowledge of peak standing crop or yield dates would be useful when planning fieldwork for various research or management activities and for developing more accurate models linking herbage production to climatic variables. In this study, herbaceous yield was measured every 2 weeks (April–August) over an 8-year period in a Wyoming big sagebrush (Artemisia tridentata ssp. wyomingensis) community in southeastern Oregon. Date of peak yield (Julian day) was calculated for morphological groups (tall perennial bunchgrasses, perennial forbs, annual forbs), Sandberg bluegrass (Poa secunda J. Pressl), and total herbaceous yield. Linear and multiple regression analyses were used to correlate date of peak yield of herbaceous morphological groups with spring precipitation, reference evapotranspiration (RET), and air temperature. Peak yield dates for the herbaceous response variables were strongly correlated to annual climatic variation, commonly a combination of early growing season precipitation (March to 16 May) and March through May RET. Depending on morphological group, peak yield date varied by 3 to 7 weeks during the growing season. The best regression coefficients for peak yield date of perennial bunchgrasses, perennial forbs, Sandberg bluegrass, annual forbs, and total herbaceous vegetation alone or with various combinations of precipitation, temperature, and RET were 0.97, 0.82, 0.86, 0.90, and 0.98, respectively. For planning fieldwork, estimates of peak yield date can be used to accurately sample for yields of herbaceous morphological groups and community production potentials. Resumen. La variabilidad climática interanual influye en el rendimiento del forraje de los pastizales semiáridos, pero también afecta al momento en que alcanzan su rendimiento máximo. El conocimiento de las fechas de máxima cosecha o rendimiento podría ser útil en el momento de planificar el trabajo de campo para diversas actividades de investigación o gestión y para desarrollar modelos más precisos que relacionen la producción de hierba con las variables climáticas. En este estudio, se midió el rendimiento herbáceo cada dos semanas (abril-agosto), durante un periodo de ocho años, en una comunidad de artemisa de Wyoming (Artemisia tridentata ssp. wyomingensis) en el sureste de Oregón. Se calculó la fecha de máximo rendimiento (en días julianos) para cada grupo morfológico (hierbas altas o pasrtos perennes, hierbas perennes, hierbas anuales), el pasto azul de Sandberg (Poa secunda J. Pressl) y el rendimiento herbáceo total. Se utilizaron análisis de regresión lineal y múltiple para correlacionar la fecha de máximo rendimiento de los grupos morfológicos herbáceos con la precipitación primaveral, la evapotranspiración de referencia (RET) y la temperatura del aire. Las fechas de máximo rendimiento para las variables de respuesta herbáceas se correlacionaron fuertemente con la variación climática anual, comúnmente una combinación de precipitaciones a principios de la estación de crecimiento (de marzo al 16 de mayo) y RET de marzo a mayo. Dependiendo del grupo morfológico, la fecha de máximo rendimiento varió entre tres y siete semanas durante la estación de crecimiento. Los mejores coeficientes de regresión para la fecha de máximo rendimiento de los pastos perennes, hierbas perennes, Sandberg bluegrass, hierbas anuales y herbáceas totales solas o con varias combinaciones de precipitación, temperatura y RET fueron de 0.97, 0.82, 0.86, 0.90 y 0.98, respectivamente. Para planificar el trabajo de campo, las estimaciones de la fecha de máximo rendimiento pueden utilizarse para muestrear con precisión los rendimientos de los grupos morfológicos herbáceos y los potenciales de producción de la comunidad.
年度天气变化对 Sagebrush 草原草本植物产量峰值日期的影响
摘要年际气候变异会影响半干旱牧场的牧草产量,但也会影响产量高峰的时间。在规划各种研究或管理活动的野外工作时,以及在开发将牧草产量与气候变量联系起来的更精确模型时,了解立枯病或产量峰值日期将非常有用。在这项研究中,俄勒冈州东南部的怀俄明大沙棘(Artemisia tridentata ssp.计算了形态组(高大的多年生丛生禾本科植物、多年生草本植物、一年生草本植物)、桑德伯格蓝草(Poa secunda J. Pressl)和草本植物总产量的最高产量日期(儒略日)。通过线性和多元回归分析,将草本形态组的最高产量日期与春季降水量、参考蒸散量(RET)和气温相关联。草本植物响应变量的产量峰值日期与年度气候变化密切相关,通常是生长季早期降水量(3 月至 5 月 16 日)和 3 月至 5 月参考蒸散量的组合。根据形态组的不同,生长季的最高产量日期相差 3 到 7 周。多年生丛生禾本科草本植物、多年生草本植物、桑德伯格蓝草、一年生草本植物和全部草本植被的产量峰值日期单独或与降水、温度和 RET 的不同组合的最佳回归系数分别为 0.97、0.82、0.86、0.90 和 0.98。在规划实地工作时,可以利用峰值产量日期的估计值来准确采样,以确定草本形态群的产量和群落生产潜力。小结年际气候变异会影响半干旱草地的牧草产量,也会影响产量峰值的时间。在规划各种研究或管理活动的实地工作时,了解最高收获或产量的日期可能会有所帮助,并有助于开发更准确的草料产量与气候变量相关的模型。在这项研究中,俄勒冈州东南部的怀俄明鼠尾草(Artemisia tridentata ssp.计算了各形态组(高草或多年生草、多年生草、一年生草)、桑德伯格蓝草(Poa secunda J. Pressl)和草本植物总产量的最高产量日期(朱利安日)。通过线性和多元回归分析,将草本形态组的最高产量日期与春季降水量、参考蒸散量(RET)和气温相关联。草本植物响应变量的最高产量日期与年度气候变化密切相关,通常是生长季节早期(3 月至 5 月 16 日)降水量和 3 月至 5 月参考蒸散量的组合。根据形态组的不同,最高产量日期在生长季的三周到七周之间变化。多年生禾本科草本植物、多年生草本植物、桑德伯格蓝草、一年生禾本科草本植物和总禾本科草本植物最高产量日期的最佳回归系数分别为 0.97、0.82、0.86、0.90 和 0.98。在制定实地工作计划时,可利用最高产量日期的估计值来准确采样草本形态群产量和群落生产潜力。
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来源期刊
Western North American Naturalist
Western North American Naturalist 环境科学-生态学
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>36 weeks
期刊介绍: The Western North American Naturalist places neither restriction nor preference on manuscripts within the disciplines of the biological sciences. Each issue treats diverse taxa from the perspectives of various disciplines (e.g., ecology, population dynamics, behavior, systematics, anatomy, and physiology).
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GB/T 7714-2015
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