Bulbous perennials precisely detect the length of winter and adjust flowering dates.

Jánosi, Imre M; Silhavy, Dániel; Tamás, Júlia; Csontos, Péter

Jánosi, Imre M; Silhavy, Dániel; Tamás, Júlia; Csontos, Péter.

Afiliación

Jánosi IM; Department of Physics of Complex Systems, Eötvös Loránd University, Pázmány Péter sétány 1/A, Budapest, H-1117, Hungary.
Silhavy D; Max Planck Institute for the Physics of Complex Systems, Nöthnitzer Str. 38, Dresden, 01187, Germany.
Tamás J; Biological Research Centre, Temesvári krt. 62, Szeged, H-6726, Hungary.
Csontos P; Department of Botany, Hungarian Natural History Museum, Könyves Kálmán krt. 40, Budapest, H-1089, Hungary.

New Phytol ; 228(5): 1535-1547, 2020 12.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32538474

Asunto(s)

Cambio Climático; Nieve; Flores; Fenómenos Fisiológicos de las Plantas; Estaciones del Año; Suelo; Temperatura

Palabras clave

climate change; daily snow depth anomaly; environmental explanatory variables; flowering time fluctuations; machine learning fit; phenology of bulbous taxa; soil temperature

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Nieve / Cambio Climático Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: New Phytol Asunto de la revista: BOTANICA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Hungria Pais de publicación: Reino Unido

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