dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Most of the N+T-tropical forest areas are associated with mean annual precipitation (MAP) below 2,000 mm•y -1 and most N-T+ tropical forests with MAP above 2,000 mm•y -1. The τ and NPP trends in the N+T-region are statistically associated with radiation, precipitation and vapor pressure deficit (VPD), while the τ and NPP trends in the N-T+ region are mainly associated with temperature and VPD. Our results inherit the uncertainties from the satellite-based datasets and largely depend on the carbon use efficiency from MODIS. We thus systematically assessed the robustness of the findings. Our study reveals regional patterns and potential drivers of biomass turnover time and NPP changes and provides valuable insights into the tropical forest carbon dynamics. Tropical forest C dynamics are tightly coupled to energy and water exchange between the biosphere and atmosphere  (Bonan, 2008).
MODIS NPP Data We used forest NPP from the 1 km MOD17A3 product, a light use efficiency model applied to moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) observations of FPAR, the fraction of absorbed photosynthetically active sunlight  (Zhao et al. , 2005). Based on MODIS land cover map (MOD12C1, 0. 05°)  (Friedl et al. , 2010) , only grid cells classified as forest in all years during 2001-2012 are used to build the forest mask. The original 1 km NPP dataset was resampled at the resolution of MOD12C1 data (0. 05°), to separate forest and non-forest NPP. The multiyear average and standard deviation (1-σ, the same below) of total NPP in the tropical forest biome was 18. 7 ± 0. 3 PgC•y -1 (Figure  S1c ), while the tropical non-forest NPP was 9. 3 ± 0. 3.
Tropical Forest Biomass Data Aboveground biomass carbon (ABC) in tropical forests (23. 5°N to 23. 5°S) during 2001-2012 was extracted from the global ABC dataset of  Liu et al. (2015). The biomass dataset from  Liu et al. (2015)  was derived from harmonized X-band vegetation optical depth (VOD) retrievals based on passive microwave satellite sensors  (Liu et al. , 2011 (Liu et al. , , 2015)). In this study, ABC was converted to TBC by using biome-mean conversion factors (TBC/ABC ratios) from  Liu et al. (2015) , with a value of 1. 26 for tropical forest. Based on the assumption that the biomass carbon turnover time of non-forest vegetation (mostly shrub and grass) was around one year  (Lauenroth & Adler, 2008) , non-forest TBC approximates annual non-forest NPP  (Erb et al. , 2016). Therefore, we subtract annual non-forest NPP from TBC in each 0.
Fire Mask and Climatic Datasets Tropical forest is subject to both natural and anthropogenic fire  (Mitchard, 2018). Forest fires cause large carbon emission and may have long-term effects, such as changes in age composition, degradation and succession  (Brando et al. , 2019; Deklerck et al. , 2019; Pellegrini et al. , 2017; Pugh et al. , 2019). Fire disturbance may change the response of forest TBC to climatic factors because of its strong effects on forest carbon cycle  (Pellegrini et al. , 2017; Pugh et al. , 2019). In order to exclude the impacts of fire, we use the burned area product (Fire_CCI) from the European Space Agency (ESA)  (Chuvieco et al. , 2012). We calculated the burned area fraction at 0. 25° for MODIS NPP, and only grid cells with more than 90% of area without fire disturbance in all years during the study period were analyzed for turnover times (Figure  S3 ).
Because we separated forest NPP from non-forest NPP and only analyzed grids which are persistently defined as forest, the impacts of land use change were largely excluded. In the tropical forest that was not disturbed by land use change and fire, we further attributed changes of turnover time and NPP to changes of temperature, precipitation, radiation and VPD. We used monthly temperature and precipitation data from Climate Research Unit (CRU TS version 4. 02, http://www. cru. uea. ac. uk/cru/data/hrg/) and shortwave radiation data from the BESS dataset based on MODIS data  (Ryu et al. , 2018). To obtain VPD, we used surface pressure, 2-m air temperature and specific humidity from blended datasets of Climatic Research Unit and Japanese Meteorological Agency reanalysis (CRU JRA V1. 1, University of East Anglia Climatic Research Unit; Harris (2019)).
VPD was calculated using the R package "bigleaf"  (Knauer et al. , 2018). The spatial resolution is 0. 25° for radiation data and 0. 5° for temperature, precipitation and VPD data. The temporal resolution of climatic data was integrated into annual scale. Temperature, precipitation and VPD data were resampled at 0. 25° resolution to match the resolution of NPP and TBC.
Other NPP Datasets for Validation To evaluate the robustness of the results based on MODIS NPP, we also tested NPP from GIMMS  (Smith et al. , 2016) , and NPP derived from GPP estimates from BESS (C. Jiang & Ryu, 2016)  and the updated P-model from  Stocker et al. (2019) (Stocker19, hereafter). Brief description of these NPP datasets can be found in Table  S1. The GIMMS NPP dataset was mainly based on the remote sensing products (i. e. , LAI3g and FPAR3g) from Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) and used the same light use efficiency algorithm as MODIS NPP  (Smith et al. , 2016; Zhu et al. , 2013). The original datasets of BESS and Stocker19 are GPP instead of NPP, and we multiplied GPP by the carbon use efficiency (CUE = NPP/ GPP) in each year from MOD17A3 product (mean CUE is 0.
Earth's Future NPP derived from the GPP of BESS and Stocker19 cover the time period of the MODIS NPP product  (2001) (2002) (2003) (2004) (2005) (2006) (2007) (2008) (2009) (2010) (2011) (2012) , but GIMMS NPP only covers 2001 to 2011. The resolution of NPP from GIMMS, BESS and Stocker19 is 1°, 0. 5°, and 0. 5°, respectively, so it is not possible to separate forest NPP from non-forest NPP directly at a finer resolution. We therefore used the ratio between forest NPP and non-forest NPP from MODIS NPP data in each corresponding grid cell to derive forest NPP map from the other three NPP datasets. Total NPP in the tropical forest was 14. 1 ± 0. 2, 14. 4 ± 0. 2, and 12. 2 ± 0. 2 PgC•y -1 based on GIMMS, BESS and Stocker19, respectively, which is lower than MODIS NPP (i. e. , 18. 7 ± 0. 3 PgC•y -1 , Figure  S1c ).
In addition, the spatial patterns of NPP from these three datasets were different from MODIS NPP, especially in the dry tropical forests (Figure  S1 ). For the analysis based on NPP from GIMMS, BESS and Stocker19, gridded radiation data (0. 25°) were resampled at 0. 5° resolution. To assess the satellite based NPP and τ trends, we collected site-level field observations from ForestPlots. net (http://www. forestplots. net/) repository  (Lopez-Gonzalez et al. , 2011) : NPP and carbon loss in tropical Africa  (Hubau et al. , 2020) ; NPP, carbon loss and biomass in Amazon  (Brienen et al. , 2015)  within our study region. Trends from satellite-based data were then compared against the trends from field data (see Section 4. 3 and Text S2).
, 2019; Deklerck et al. , 2019; Pellegrini et al. , 2017; Pugh et al. , 2019). We applied a fire mask in our analyses since we only aimed to reveal the direct contribution of climatic factors on τ and NPP without being affected by fire disturbance. Therefore, we note here that the indirect effects (e. g. , climate induced fires) on τ are not included in this study. In addition, due to lack of appropriate datasets, disturbances like pest outbreak  (Nair, 2001)  and windstorm  (Magnabosco Marra et al. , 2018)  are not considered specifically in our study. In addition to temperature, precipitation, radiation, and VPD, other external factors like soil moisture and atmospheric dryness should also influence the trends of τ and NPP (e. g. , drought events across Amazon forest in 2005 and 2010)  (Doughty et al.
, 2015; Green et al. , 2019; Trugman et al. , 2018). However, temperature, precipitation, radiation and VPD represent the major factors controlling the biophysical processes that are directly related to biomass change  (Seddon et al. , 2016). Soil moisture largely depends on evapotranspiration and precipitation, indicating that soil moisture effects may indirectly be represented by a combination of temperature and precipitation  (Dorigo et al. , 2017; Humphrey et al. , 2017). Although soil moisture may bring in some lag effects of climate conditions, a lack of gridded soil moisture dataset (e. g. , a large data gap in the ESA CCI soil moisture dataset  (Dorigo et al. , 2017) ) limits its use for the multiple linear regressions in our study. Similarly, atmospheric aridity is related to temperature and precipitation (Park Williams Earth's Future  et al.
In Southeast Asia, both IAVs and relative trends are high and decrease from west to east (Figures  S22  and S23 ). In central Africa, relative trends of NPP and τ are much higher in the Congo basin than the surrounding area (Figure  S22 ), but spatial gradients for IAVs are less noticeable (Figure  S23 ). In South America, the high relative trends of NPP and τ mainly appear in grid cells near Peru, and southwestern Amazon (Figure  S22 ), while the high IAV values of NPP and τ mainly appear in southeastern Amazon (Figure  S23 ). In addition, as described in Section 2. 5, NPP from the other three datasets were used to calculate forest NPP and τ in tropics and to verify our results based on MODIS NPP, which were shown in the supporting information (Figures  S24-S27 ). Although NPP from BESS and Stocker19 were also based on MODIS FPAR or LAI, they used different algorithms.
By contrast, the algorithms to produce GIMMS NPP data are the same as MODIS NPP but with different input data (Section 2. 5). Results based on GIMMS NPP and on NPP from BESS and Stocker19 are generally in agreement with MODIS NPP with some slight differences (Figure  1  and Figures  S24-S27 ). For example, there were less significant trends of NPP or τ based on the GIMMS dataset (Figure  S24 ), and temperature had a less negative contribution to trends of τ in N+T-subregion with this dataset (Figure  S27b ). Although the GIMMS NPP has a similar spatial distribution as BESS and Stock-er19 (Figure  S1 ), the time period of GIMMS NPP is 1 year shorter and the resolution (1°) is coarser, which may partly account for the difference. As a whole, results from all four NPP data sources showed a similar spatial distribution of subregions as well as a similar threshold of MAP ≈ 2,000 mm•y -1 that delineate the N+T-and N-T+ subregions (Figure  1  and Figure  S24 ).
, 2018). In this study, uncertainties in τ trends are inherited from uncertainties in biomass and NPP data we used. Uncertainties and the assessments were summarized in Table  S3. To validate results based on MODIS NPP, we calculated the results based on BESS, GIMMS and Stocker19 datasets and they generally agree with MODIS NPP (Figures  S24-S27 ). However, it is worth mentioning that these datasets are not fully independent from MODIS NPP (Table  S1 ). These associations mainly include the same algorithms as MOD17A3 products, input data based on MODIS products or the CUE (deduced from MODIS NPP/GPP) used to convert NPP from GPP in BESS and Stocker19. GIMMS NPP is calculated with the same algorithm as MODIS NPP but based on GIMMS products (i. e. , FPAR3g and LAI3g) and different climatic datasets  (Smith et al.
, 2016; Zhu et al. , 2013). The algorithms to generate FPAR3g and LAI3g were trained by the MODIS FPAR and LAI, and these algorithms were then applied to AVHRR NDVI to generate GIMMS FPAR3g and LAI3g  (Zhu et al. , 2013). BESS GPP, which coupled processes such as radiation transfer, photosynthesis and evapotranspiration, used 7 MODIS products (Table  S1 , including MODIS LAI) and other 11 datasets as inputs (C. Jiang & Ryu, 2016; Ryu et al. , 2011). One of input data for GPP from Stocker19 was FPAR3g  (Stocker et al. , 2019) , which may relate to MODIS FPAR as we discussed before. Climate variables, atmospheric CO 2 concentration and soil moisture were also included in the P-model to derive GPP  (Stocker et al. , 2019; H. Wang et al. , 2017). In this study, CUE from MOD17A3 products was used to calculate NPP from BESS and Stocker19 in each year, which make these products not fully independent from MODIS NPP.
The robustness of MODIS CUE thus determines the robustness of trends in the derived NPP. That is if the MODIS CUE is reliable, the spatial patterns from BESS and Stocker19 would be similar to the MODIS NPP, which could verify the results derived from MODIS NPP data. In order to assess the MODIS CUE, we collected field observation CUE data from  Collalti et al. (2019)  and  Malhi et al. (2015). Within our study region, 21 plot observations for tropical forest CUE were selected (Figure  S36 ). After merging field plots in the same 0. 25° grid cells, observed CUE values in ten 0. 25° grid cells were compared with MODIS CUE used in our study (Figure  S37  and Table  S4 ). In general, MODIS CUE can reproduce 7 out of 10 observations with error bars crossing the 1:1 line (Figure  S37 ), implying consistency between the MODIS CUE and the observed CUE.
(2017)  (Figure  S44 ), which results in a larger carbon loss from  Liu et al. (2015)  in Table  S5. Aboveground biomass and the fitted linear trends from  Liu et al. (2015)  were also compared with 136 field observations in Amazon from  Brienen et al. (2015). In Figure  S45 , the biomass magnitude and trend from  Liu et al. (2015)  are both lower than the field observations, but the overall trend from  Liu et al. (2015)  is in the same direction as the trend from field observations. Although the dataset from  Liu et al. (2015)  may underestimate biomass and be insensitive to biomass change due to the saturation of X-band VOD in the tropical forest, the directions of the trends are generally consistent with field based estimates both indicating a slight increase in tropical biomass over the period of analysis.
Data Availability Statement The original MODIS C6 FPAR data (MODIS FPAR product (MOD15A2H) Collection 6) is available through  Chen et al. (2017)  and can be downloaded from U. S. Geological Survey (https://lpdaac. usgs. gov/products/ mod15a2hv006/). MODIS NPP dataset (MOD17A3) is available from U. S. Geological Survey (https://lpdaac. usgs. gov/products/mod17a3hv006/). The temperature and precipitation datasets are the public data from Climate Research Unit (CRU TS version 4. 02, https://crudata. uea. ac. uk/cru/data/hrg/cru_ts_4. 02/ cruts. 1811131722. v4. 02/). The fire dataset is available from the fire projects of European Space Agency Climate Change Initiative (CCI) (Fire_CCI, http://www. esa-fire-cci. org/). The 2-m air temperature and specific humidity datasets are available from Climatic Research Unit and Japanese Meteorological Agency reanalysis (CRU JRA V1.
1, University of East Anglia Climatic Research Unit;  Harris (2019) ). The Stocker19 GPP data is available through  Stocker et al. (2019)  (https://zenodo. org/record/1423484). The BESS GPP data is available through C. Jiang and Ryu (2016)  and can be downloaded from http://environment. snu. ac. kr/ bess_flux/. The radiation data is available through  Ryu et al. (2018)  and can be downloaded from http:// environment. snu. ac. kr/bess_rad/.
En s'appuyant sur les réactions de ces acteurs recueillies lors de forums participatifs organisés dans sept régions viticoles, nous souhaitons mettre en évidence le caractère générique et les spécificités régionales de leurs perceptions et positionnements, et les confronter aux résultats d'études climatiques régionalisées. Après une présentation des méthodes utilisées pour l'étude climatique sur la base de données historiques et simulées pour le milieu XXI e siècle, et pour l'organisation des forums régionaux et la collecte des contributions des participants, les résultats sont présentés, puis confrontés et discutés au regard d'autres travaux abordant, généralement de manière partielle, les liens entre perception du contexte climatique des vignobles et options d'adaptation proposées par leurs acteurs.
Données et méthodes 1. Données climatiques Les évolutions climatiques ont été étudiées pour les sept régions concernées par les forums participatifs. Mais pour mieux rendre compte des gradients nord-sud, les espaces climatiques ont été scindés en deux dans deux cas : la Bourgogne et le Beaujolais qui avaient fait l'objet d'un même forum participatif, tout comme les Côtes du Rhône septentrionales et méridionales. Ainsi, 9 espaces viticoles ont été étudiés en s'appuyant sur des données climatiques régionalisées à 8 km de résolution (figure  1A ). Pour la période 1980-2019, les données climatiques proviennent de la base de données SAFRAN (Système d'Analyse Fournissant des Renseignements Adaptés à la Nivologie) produite par le service météorologique national français  (Le Moigne, 2002). Le système SAFRAN combine des observations issues de stations météorologiques ainsi que les sorties de modèles de prévisions météorologiques (modèle ARPÈGE) et fournit des données régionalisées à une résolution spatiale de 8 km.
Les données de températures minimales, maximales ainsi que les précipitations quotidiennes sont utilisées sur la période 1980-2019. Les détails concernant le processus de désagrégation et l'évaluation de la qualité des données climatiques qui en sont issues sont présentés dans la thèse  de Zito (2021). A partir de cette base de données climatiques régionalisées à 8 km (figure  1B ), un souséchantillon des données correspondant aux régions vitivinicoles a été extrait, en s'appuyant sur la carte des bassins vitivinicoles français (Simonovici, 2019) digitalisée et géoréférencée, et en utilisant une identification des zones plantées en vignes fournie par la classification Corine Land Cover (CLC) de 2012. Afin de sélectionner les points de grille SAFRAN représentatifs des zones viticoles, une zone tampon de 4 km a été ajoutée aux limites des polygones (figure  1C ).
Analyses des données Les informations collectées lors des sept forums régionaux ont été saisies et agrégées pour construire deux bases de données. La première a été constituée à partir des verbatims « enjeux et conséquences », caractérisés par leur appréciation (positive, négative, neutre), le numéro du groupe de travail qui les a énoncés et la région viticole concernée. La deuxième base, plus importante, a été structurée à partir de l'ensemble des propositions d'actions recueillies en fin de journée, décrites par un verbatim (ex. « développer l'irrigation dans le vignoble languedocien »), un des quatre scénarios (ex. nomade), l'attitude stratégique vis-à-vis de ce scénario (ex. veille), un numéro de participant (chaque participant étant libre de formuler plusieurs propositions), ses caractéristiques professionnelles et sa région.
Soulignons que les valeurs absolues (et donc les classes correspondantes) de l'indice de Huglin calculées sur la période 1980-1999 avec les données SAFRAN sont inférieures de l'ordre de 100 à 300°C. J à celles calculées pour la fin du 20 e siècle à partir de données de stations climatiques en régions viticoles (Colmar, Bordeaux,. ) et rapportées dans la littérature  (Huglin et Schneider, 1998 ; Tonietto, 1999). Cette différence a pour origine un biais de la base de données SAFRAN concernant les températures maximales sur l'ensemble de la France  (Vidal et al. , 2010). En effet, en été, saison durant laquelle il apparaît plus marqué, ces températures sont sous-estimées dans les données SAFRAN, respectivement de l'ordre de -1,5 à -1°C en Bourgogne et en Champagne viticoles  (Zito, 2021). Les températures maximales contribuant fortement au calcul de l'indice de Huglin, il n'est donc pas étonnant de constater des valeurs plus basses que celles calculées à partir de données issues de stations climatiques.
L'augmentation du nombre des journées chaudes est surtout marquée dans les vignobles du sud-est de la France (+1,8 jours). Cet indicateur est probablement lui aussi sous-évalué en raison du biais sur les températures maximales de la base de données SAFRAN mentionné ci-dessus. Concernant les précipitations, aucune tendance nette et significative n'est observée entre les deux périodes récentes, à l'exception d'un infléchissement du nombre de jours avec précipitations d'avril à juillet dans le Beaujolais. Au cours des prochaines décennies, la poursuite du réchauffement devrait conduire à affecter substantiellement la vitiviniculture en France. Pour le scénario climatique RCP8. 5 dans un futur proche (2046-2065), les simulations débiaisées et désagrégées à une résolution de 8 x 8 km, indiquent de façon unanime pour l'ensemble des 22 GCM considérés, une nette augmentation de l'indice de Huglin (+662 à 771°C.
Remerciements Les auteurs remercient Revathi Nair (University of Saskatchewan, Canada) pour son aide à la traduction du résumé en anglais, ainsi que Belkhir Babelhadj qui a réalisé le fond de la figure 2. Ils remercient également Ana Guintard qui a réalisé la CHCP et Faustine Brun qui a mis en forme la carte de Biskra (figure  1 ). This study was carried out on living Algerian Naili camels, also called Steppe Camels. The objective was to characterize the measurements and the body weight estimated from these measurements of this population which has not yet been studied, and to compare them to two other Algerian populations, the Sahrawi and the Targui. The sample consisted of 60 adult camels, 30 males and 30 females, over five years old grazing in the semiarid regions north of Biskra in Algeria.
Enfin, dans le but de comparer le Chameau de la steppe aux populations Targui et Sahraoui déjà abordées dans l'étudede Babelhadj et al. (2016a)et largement présentes en Algérie, une seconde ACP a été réalisée après fusion des bases de données de ces trois populations pour les mesures biométriques communes. La nouvelle ACP ainsi obtenue reposait sur un nombre moindre de variables mais les effectifs étaient identiques dans les trois populations (n = 60). Ainsi les variables PV, HG, CT et CA ont été intégrées comme variables actives et la variable synthétique race-sexe comme variable supplémentaire. Les ellipses de confiance à 95 % ont été tracées pour chaque modalité de population et de sexe.
Enfin, dans le but de comparer le Chameau de la steppe aux populations Targui et Sahraoui déjà abordées dans l'étudede Babelhadj et al. (2016a)et largement présentes en Algérie, une seconde ACP a été réalisée après fusion des bases de données de ces trois populations pour les mesures biométriques communes. La nouvelle ACP ainsi obtenue reposait sur un nombre moindre de variables mais les effectifs étaient identiques dans les trois populations (n = 60). Ainsi les variables PV, HG, CT et CA ont été intégrées comme variables actives et la variable synthétique race-sexe comme variable supplémentaire. Les ellipses de confiance à 95 % ont été tracées pour chaque modalité de population et de sexe. Le dimorphisme sexuel du Chameau de la steppe a été étudié dans un premier temps pour chaque mesure par un test de comparaison des moyennes des femelles et des mâles (test t avec correction de Welch pour corriger l'inégalité des variances éventuelles).
Remerciements Les auteurs expriment leurs sincères gratitudes au ministre de l'Enseignement supérieur et de la  Recherche scientifique de Côte d'Ivoire, au président de l'Université de Bretagne occidentale et aux fondateurs d'Astrolabe Expéditions (Brest, France ) pour leur collaboration à la réalisation de cet événement. Les auteurs remercient également les responsables du Centre d'excellence africain sur les changements climatiques,  la biodiversité et l'agriculture durable, de l'Institut de recherche pour le développement, du Centre de recherches océanologiques, de l'Association ivoirienne des sciences agronomiques, du Centre suisse de recherches scientifiques, de l'Association des femmes chercheurs de Côte d' Ivoire et du Réseau des écoles supérieures et universités professionnelles de Côte d'Ivoire qui ont financé l 'activité et/ou contribué à sa réalisation.