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Current analyses and predictions of spatially explicit patterns and processes in ecology most often rely on climate data interpolated from standardized weather stations. This interpolated climate data represents long-term average thermal conditions at coarse spatial resolutions only. Hence, many climate-forcing factors that operate at fine spatiotemporal resolutions are overlooked. This is particularly important in relation to effects of observation height (e.g. vegetation, snow and soil characteristics) and in habitats varying in their exposure to radiation, moisture and wind (e.g. topography, radiative forcing or cold-air pooling). Since organisms living close to the ground relate more strongly to these microclimatic conditions than to free-air temperatures, microclimatic ground and near-surface data are needed to provide realistic forecasts of the fate of such organisms under anthropogenic climate change, as well as of the functioning of the ecosystems they live in. To fill this critical gap, we highlight a call for temperature time series submissions to SoilTemp, a geospatial database initiative compiling soil and near-surface temperature data from all over the world. Currently, this database contains time series from 7,538 temperature sensors from 51 countries across all key biomes. The database will pave the way toward an improved global understanding of microclimate and bridge the gap between the available climate data and the climate at fine spatiotemporal resolutions relevant to most organisms and ecosystem processes.
SoilTemp: A global database of near-surface temperature / Lembrechts, J. J.; Aalto, J.; Ashcroft, M. B.; De Frenne, P.; Kopecky, M.; Lenoir, J.; Luoto, M.; Maclean, I. M. D.; Roupsard, O.; Fuentes-Lillo, E.; Garcia, R. A.; Pellissier, L.; Pitteloud, C.; Alatalo, J. M.; Smith, S. W.; Bjork, R. G.; Muffler, L.; Ratier Backes, A.; Cesarz, S.; Gottschall, F.; Okello, J.; Urban, J.; Plichta, R.; Svatek, M.; Phartyal, S. S.; Wipf, S.; Eisenhauer, N.; Puscas, M.; Turtureanu, P. D.; Varlagin, A.; Dimarco, R. D.; Jump, A. S.; Randall, K.; Dorrepaal, E.; Larson, K.; Walz, J.; Vitale, L.; Svoboda, M.; Finger Higgens, R.; Halbritter, A. H.; Curasi, S. R.; Klupar, I.; Koontz, A.; Pearse, W. D.; Simpson, E.; Stemkovski, M.; Jessen Graae, B.; Vedel Sorensen, M.; Hoye, T. T.; Fernandez Calzado, M. R.; Lorite, J.; Carbognani, M.; Tomaselli, M.; Forte, T. G. W.; Petraglia, A.; Haesen, S.; Somers, B.; Van Meerbeek, K.; Bjorkman, M. P.; Hylander, K.; Merinero, S.; Gharun, M.; Buchmann, N.; Dolezal, J.; Matula, R.; Thomas, A. D.; Bailey, J. J.; Ghosn, D.; Kazakis, G.; de Pablo, M. A.; Kemppinen, J.; Niittynen, P.; Rew, L.; Seipel, T.; Larson, C.; Speed, J. D. M.; Ardo, J.; Cannone, N.; Guglielmin, M.; Malfasi, F.; Bader, M. Y.; Canessa, R.; Stanisci, A.; Kreyling, J.; Schmeddes, J.; Teuber, L.; Aschero, V.; Ciliak, M.; Malis, F.; De Smedt, P.; Govaert, S.; Meeussen, C.; Vangansbeke, P.; Gigauri, K.; Lamprecht, A.; Pauli, H.; Steinbauer, K.; Winkler, M.; Ueyama, M.; Nunez, M. A.; Ursu, T. -M.; Haider, S.; Wedegartner, R. E. M.; Smiljanic, M.; Trouillier, M.; Wilmking, M.; Altman, J.; Bruna, J.; Hederova, L.; Macek, M.; Man, M.; Wild, J.; Vittoz, P.; Partel, M.; Barancok, P.; Kanka, R.; Kollar, J.; Palaj, A.; Barros, A.; Mazzolari, A. C.; Bauters, M.; Boeckx, P.; Benito Alonso, J. -L.; Zong, S.; Di Cecco, V.; Sitkova, Z.; Tielborger, K.; van den Brink, L.; Weigel, R.; Homeier, J.; Dahlberg, C. J.; Medinets, S.; Medinets, V.; De Boeck, H. J.; Portillo-Estrada, M.; Verryckt, L. T.; Milbau, A.; Daskalova, G. N.; Thomas, H. J. D.; Myers-Smith, I. H.; Blonder, B.; Stephan, J. G.; Descombes, P.; Zellweger, F.; Frei, E. R.; Heinesch, B.; Andrews, C.; Dick, J.; Siebicke, L.; Rocha, A.; Senior, R. A.; Rixen, C.; Jimenez, J. J.; Boike, J.; Pauchard, A.; Scholten, T.; Scheffers, B.; Klinges, D.; Basham, E. W.; Zhang, J.; Zhang, Z.; Geron, C.; Fazlioglu, F.; Candan, O.; Sallo Bravo, J.; Hrbacek, F.; Laska, K.; Cremonese, E.; Haase, P.; Moyano, F. E.; Rossi, C.; Nijs, I.. - In: GLOBAL CHANGE BIOLOGY. - ISSN 1354-1013. - (2020). [10.1111/gcb.15123]
SoilTemp: A global database of near-surface temperature
Lembrechts J. J.;Aalto J.;Ashcroft M. B.;De Frenne P.;Kopecky M.;Lenoir J.;Luoto M.;Maclean I. M. D.;Roupsard O.;Fuentes-Lillo E.;Garcia R. A.;Pellissier L.;Pitteloud C.;Alatalo J. M.;Smith S. W.;Bjork R. G.;Muffler L.;Ratier Backes A.;Cesarz S.;Gottschall F.;Okello J.;Urban J.;Plichta R.;Svatek M.;Phartyal S. S.;Wipf S.;Eisenhauer N.;Puscas M.;Turtureanu P. D.;Varlagin A.;Dimarco R. D.;Jump A. S.;Randall K.;Dorrepaal E.;Larson K.;Walz J.;Vitale L.;Svoboda M.;Finger Higgens R.;Halbritter A. H.;Curasi S. R.;Klupar I.;Koontz A.;Pearse W. D.;Simpson E.;Stemkovski M.;Jessen Graae B.;Vedel Sorensen M.;Hoye T. T.;Fernandez Calzado M. R.;Lorite J.;Carbognani M.;Tomaselli M.;Forte T. G. W.;Petraglia A.;Haesen S.;Somers B.;Van Meerbeek K.;Bjorkman M. P.;Hylander K.;Merinero S.;Gharun M.;Buchmann N.;Dolezal J.;Matula R.;Thomas A. D.;Bailey J. J.;Ghosn D.;Kazakis G.;de Pablo M. A.;Kemppinen J.;Niittynen P.;Rew L.;Seipel T.;Larson C.;Speed J. D. M.;Ardo J.;Cannone N.;Guglielmin M.;Malfasi F.;Bader M. Y.;Canessa R.;Stanisci A.;Kreyling J.;Schmeddes J.;Teuber L.;Aschero V.;Ciliak M.;Malis F.;De Smedt P.;Govaert S.;Meeussen C.;Vangansbeke P.;Gigauri K.;Lamprecht A.;Pauli H.;Steinbauer K.;Winkler M.;Ueyama M.;Nunez M. A.;Ursu T. -M.;Haider S.;Wedegartner R. E. M.;Smiljanic M.;Trouillier M.;Wilmking M.;Altman J.;Bruna J.;Hederova L.;Macek M.;Man M.;Wild J.;Vittoz P.;Partel M.;Barancok P.;Kanka R.;Kollar J.;Palaj A.;Barros A.;Mazzolari A. C.;Bauters M.;Boeckx P.;Benito Alonso J. -L.;Zong S.;Di Cecco V.;Sitkova Z.;Tielborger K.;van den Brink L.;Weigel R.;Homeier J.;Dahlberg C. J.;Medinets S.;Medinets V.;De Boeck H. J.;Portillo-Estrada M.;Verryckt L. T.;Milbau A.;Daskalova G. N.;Thomas H. J. D.;Myers-Smith I. H.;Blonder B.;Stephan J. G.;Descombes P.;Zellweger F.;Frei E. R.;Heinesch B.;Andrews C.;Dick J.;Siebicke L.;Rocha A.;Senior R. A.;Rixen C.;Jimenez J. J.;Boike J.;Pauchard A.;Scholten T.;Scheffers B.;Klinges D.;Basham E. W.;Zhang J.;Zhang Z.;Geron C.;Fazlioglu F.;Candan O.;Sallo Bravo J.;Hrbacek F.;Laska K.;Cremonese E.;Haase P.;Moyano F. E.;Rossi C.;Nijs I.
2020-01-01
Abstract
Current analyses and predictions of spatially explicit patterns and processes in ecology most often rely on climate data interpolated from standardized weather stations. This interpolated climate data represents long-term average thermal conditions at coarse spatial resolutions only. Hence, many climate-forcing factors that operate at fine spatiotemporal resolutions are overlooked. This is particularly important in relation to effects of observation height (e.g. vegetation, snow and soil characteristics) and in habitats varying in their exposure to radiation, moisture and wind (e.g. topography, radiative forcing or cold-air pooling). Since organisms living close to the ground relate more strongly to these microclimatic conditions than to free-air temperatures, microclimatic ground and near-surface data are needed to provide realistic forecasts of the fate of such organisms under anthropogenic climate change, as well as of the functioning of the ecosystems they live in. To fill this critical gap, we highlight a call for temperature time series submissions to SoilTemp, a geospatial database initiative compiling soil and near-surface temperature data from all over the world. Currently, this database contains time series from 7,538 temperature sensors from 51 countries across all key biomes. The database will pave the way toward an improved global understanding of microclimate and bridge the gap between the available climate data and the climate at fine spatiotemporal resolutions relevant to most organisms and ecosystem processes.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11381/2880120
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
