A comprehensive analysis of annual and intra-annual growth data for reconstructing and modelling past and future climate impacts on tree growth: Case studies from the Himalayan region

Language
en
Document Type
Doctoral Thesis
Granting Institution
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Naturwissenschaftliche Fakultät
Issue Date
2024-02-05
Authors
Aryal, Sugam
Editor
Abstract

Climate change impacts and corresponding tree growth responses are crucial for understanding ecological dynamics. Climate change significantly affects natural systems and human societies worldwide, and almost every climate model indicates a further and even more pronounced warming trend in the future. The impact of climate change in the Central Himalayan region, including the Tibetan plateau, is more pronounced compared to other regions at similar latitudes, resulting in higher rates of temperature increase compared to the global average. However, the observed warming rates show significant spatial variability, with a more pronounced warming trend at higher altitudes. The impact of climate change can already be monitored in significant changes (response) of vegetation, like in species distribution, population structures, ecotone shifts, vegetation composition, phenology, and prolonged growing seasons on a regional and global scale. The South Asian mountainous area has, however, a limited number of available meteorological stations, which hampers our ability to quantify long-term trends and recent impacts of climate change on the local level. This thesis presents four interconnected studies that contribute to the topics of climate reconstruction and tree growth analysis, both addressing the effects of climate change, defoliators, dendrometers, and phenological changes. The study entitled “Spring season in western Nepal Himalaya is not yet warming: A 400-year temperature reconstruction based on tree-ring widths of Himalayan Hemlock (Tsuga dumosa)” focuses on the central Hindu Kush Himalaya, where a 619-year tree-ring-width chronology was developed to reconstruct spring temperature conditions. The resulting reconstruction revealed distinct periods of cooler and warmer conditions during the past centuries without a consistent long-term trend. A spectral analysis identified supraregional effective climate modes influencing the study region, such as the Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO) and the El Niño-Southern Oscillation (ENSO). In some tree species, the effect of insect outbreak can result in non-climate-related narrow tree-ring formation, leading to a biased climate reconstruction. Such bias due to the periodic insect outbreaks needs to be corrected to get a realistic past climate reconstruction. The second study, “Insect infestations have an impact on the quality of climate reconstructions using Larix ring-width chronologies from the Tibetan plateau”, deciphers the impact of defoliators (insect outbreaks) on tree-ring-width climate reconstructions and suggests an approach to mitigate such impact. A 308-year-long statistically improved monsoon season (June-September) temperature reconstruction was achieved by nullifying the effects of larch budmoth (LBM) outbreaks in Southwest China. The final reconstruction exhibited fluctuating trends, cool and warm periods, and revealed a recent alarming warming trend of 0.4o C per decade. The reconstructed monsoon temperature was validated by the strong coherency with other regional and global temperature reconstructions. Similar to the pre-monsoon temperature reconstruction in Chapter 3, there was a strong direct and indirect influence of supraregional climate modes, such as AMO and Pacific Decadal Oscillation (PDO), in the reconstructed monsoon temperature. Tree growth is a dynamic process highly sensitive to short-term weather changes. The third study introduces a new package called 'dendRoAnalyst' programmed in the statistical environment R as an essential tool for studying intra-annual tree responses using dendrometers. The package provides algorithms for processing and analyzing dendrometer data using all the contemporary approaches, such as daily, stem-cycle and zero-growth approaches. The dendRoAnalyst package further assists researchers in cleaning dendrometer metadata, identifying data artefacts, handling data gaps, and calculating various statistics based on different approaches. The fourth study proposes a novel approach, INTRAGRO, combining dendrometer data and climate models to predict future tree growth at intra-annual resolution. INTRAGRO employs supervised and unsupervised machine learning algorithms and successfully predicts enhanced tree growth despite expected seasonal precipitation changes. This approach offers a global-scale understanding of cambial activity changes, which is crucial for assessing species' growth performance and adaptation under different climate scenarios. This PhD thesis highlights the interaction between climate change, tree growth responses, and ecological dynamics in the Central and Eastern Hindu Kush Himalayan region. This synthesis study sheds light on the complexities of climate reconstruction, considering factors such as insect outbreaks that can bias the modelled temperature. Furthermore, innovative approaches, including tree-ring analysis, dendrometer data processing, and the INTRAGRO model, offer an in-depth understanding of the multidimensional impacts of climate change on tree growth. As our understanding of such cascading impacts deepens, the significance of these findings resonates for broader efforts to address the challenges posed by a changing climate on global and regional ecosystems.

Abstract

Die Auswirkungen des Klimawandels und die entsprechenden Reaktionen des Baumwachstums sind entscheidend für das Verständnis ökologischer Dynamiken. Der Klimawandel hat weltweit erhebliche Auswirkungen auf natürliche Systeme sowie die menschliche Gesellschaft und fast jedes Klimamodell deutet auf eine weitere Verstärkung der Erwärmung in der Zukunft hin. Der Einfluss des Klimawandels in der zentralen Himalaya-Region, einschließlich des Tibetischen Plateaus, ist ausgeprägter als in anderen Regionen ähnlicher Breiten. Dies führt zu höheren Raten des Temperaturanstiegs im Vergleich zum globalen Mittel. Außerdem weisen gemessene Erwärmungsraten eine ausgeprägte räumliche Variabilität, mit einem stärkeren Erwärmungstrend in höheren Lagen, auf. Der Einfluss des Klimawandels kann bereits anhand deutlicher Veränderungen der Vegetation, in Form von Artenverteilung, Populationsstrukturen, Ökotonverschiebungen, Vegetationszusammensetzung, Phänologie und Verlängerungen von Wachstumsperioden auf regionaler und globaler Ebene, beobach-tet werden. Die begrenzte Anzahl an Klimastationen in den südasiatischen Gebirgsregionen erschwert es jedoch, langfristige Trends und die jüngsten Auswirkungen des Klimawandels auf lokaler Ebene zu quantifizieren. Diese Dissertation präsentiert vier miteinander verbundene Studien, die einen Beitrag zu den Themen Klimarekonstruktion und Baumwachstumsanalyse leisten und sich mit den Auswirkungen des Klimawandels sowie Baumschädlingen, Dendrometern und phänologischen Veränderungen befassen. Die Studie mit dem Titel „Spring season in western Nepal Himalaya is not yet warming: A 400-year temperature reconstruction based on tree-ring widths of Himalayan Hemlock (Tsuga dumosa)“ konzentriert sich auf den zentralen Hindukusch-Himalaya, in der eine 619 Jahre lange Jahrringbreiten-Chronologie zur Rekonstruktion der Frühlingstemperaturen entwickelt wurde. Diese Rekonstruktion zeigte, dass es in den vergangenen Jahrhunderten kühlere und wärmere Perioden gab, ohne dass ein einheitlicher langfristiger Trend erkennbar ist. Eine Spektralanalyse identifizierte den Einfluss von überregionalen Klimasysteme auf das Untersuchungsgebiet, wie die Atlantische Multidekaden-Oszillation (AMO) und die El Niño-Southern Oscillation (ENSO). Bei einigen Baumarten können die Auswirkungen von Insektenausbrüchen zu einer nicht klimabedingten Bildung enger Jahrringe und somit zu einem Bias in Klimarekonstruktion führen. Diese Art von Verzerrung aufgrund periodischer Insektenausbrüche muss korrigiert werden, um eine realistische Rekonstruktion des vergangenen Klimas zu erhalten. Die zweite Studie namens „Insect infestations have an impact on the quality of climate reconstructions using Larix ring-width chronologies from the Tibetan plateau“ entschlüsselt die Auswirkungen von Insektenausbrüchen auf Klimarekonstruktionen basierend auf Jahrringbreiten und empfiehlt einen Ansatz zur Abschwächung dieses Effekts. Eine 308-jährige, statistisch verbesserte Temperaturrekonstruktion der Monsunsaison (Juni-September) wurde ermöglicht, indem der Einfluss von Lärchenwicklerausbrüchen in Südwestchina aufgehoben wurde. Die endgültige Rekonstruktion zeigte schwankende Trends, kühle und warme Perioden auf und offenbarte einen alarmierenden Erwärmungstrend von 0,4o C pro Jahrzehnt in jüngster Zeit. Die rekonstruierte Monsuntemperatur wurde durch die starke Kohärenz mit anderen regionalen und globalen Temperaturrekonstruktionen validiert. Ähnlich wie bei der Rekonstruktion der Vormonsuntemperatur in Kapitel 3 zeigten sich auch bei der rekonstruierten Monsuntemperatur ein starker direkter und indirekter Einfluss überregionaler Klimamodi, wie der AMO und der Pazifischen Dekaden-Oszillation (PDO). Baumwachstum ist ein dynamischer Prozess, der sehr empfindlich auf kurzfristige Wetterveränderungen reagiert. Die dritte Studie stellt ein neues, in der statistischen Umgebung R programmiertes Paket namens ,dendRoAnalyst` vor, das ein wichtiges Werkzeug für die Untersuchung intra-annuellen Baumreaktionen mit Hilfe von Dendrometern darstellt. Das Paket bietet Algorithmen für die Aufbereitung und Analyse von Dendrometerdaten unter Verwendung aller aktuellen methodischen Ansätze vor (daily, stem-cycle und zero-growth Ansatz). Das dendRoAnalyst Paket unterstützt Forscher außerdem bei der Bereinigung von Dendrometer-Metadaten, der Identifizierung von Datenartefakten, dem Umgang mit Datenlücken und der Berechnung verschiedener Statistiken auf der Grundlage unterschiedlicher Ansätze. In der vierten Studie wird ein neuartiger Ansatz namens INTRAGRO vorgeschlagen, der Dendrometerdaten und Klimamodelle kombiniert, um zukünftiges Baumwachstum mit intra-annueller Auflösung vorherzusagen. INTRAGRO verwendet überwachte und nicht überwachte Algorithmen des maschinellen Lernens und prognostiziert erfolgreich ein verstärktes Baum-wachstum trotz erwarteter saisonaler Niederschlagsänderungen. Dieser Ansatz ermöglicht ein Verständnis der Veränderungen kambialer Aktivität auf globaler Ebene, was für die Bewertung der Wachstumsleistung und der Anpassung von Arten unter verschiedenen Klimaszenarien entscheidend ist. Diese Dissertation untersucht die Wechselwirkung zwischen Klimawandel, Baumwachstumsreaktionen und ökologischer Dynamiken in der zentralen und östlichen Hindukusch-Himalaya-Region. Diese Synthesestudie beleuchtet die Komplexität von Klimarekonstruktionen unter Berücksichtigung von Insektenausbrüchen, die die modellierten Temperaturen verfälschen können. Darüber hinaus bieten innovative Ansätze bezüglich der Analyse von Jahrringen, der Verarbeitung von Dendrometerdaten und das Modell INTRAGRO ein tiefgreifenderes Verständnis der multidimensionalen Auswirkungen des Klimawandels auf das Baumwachstum. Mit der Verbesserung unseres Verständnisses dieser Auswirkungen, verdeutlichen die vorliegenden Ergebnisse, welche Umfassenden Bemühungen nötig sind, die Herausforderungen zu bewältigen, die ein sich veränderndes Klima für globale und regionale Ökosysteme mit sich bringt.

DOI
URN
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