Tree-based estimation of canopy water storage capacity and direct throughfall coefficient of Cupressus arizonica Green.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to estimate the individual tree-based 1) canopy water storage capacity (S), 2) ratio of mean evaporation rate from the wet canopy to the mean rainfall intensity () by the Pereira method, and 3) direct throughfall coefficient (p) for Cupressus arizonica trees. The trees wereafforested in the Chitgar forest park in Tehran which is classified as a semiarid region. Measurements were carried out from February 2011 to February 2012. To measure the gross rainfall (GR), six rain-gauges were installed in an open space adjacent to the trees. Throughfall (TF) was measured using a number of twenty rain-gauges located under the crown of five individual trees. Rainfall interception (I) was calculated as the difference between GR and TF. During the measurement period, 55 rainfall events were recorded with a cumulative depth of 234 mm. The C. arizonica trees intercepted 21.8% and 32.1% of the incident rainfall on cumulative-based and event-based (each GR) manner, respectively. Positive and negative power correlations were observed between I and GR (r = 0.89)as well as between(I: GR) % and GR (r = 0.69) for the mean value of five individual trees. Mean values of S,, and p were estimated as 0.38 mm, 0.14, and 0.46, respectively. I and its elements (), S, and p as well as transpiration of trees are, therefore concluded as necessary parameters to be considered when selecting suitable species for afforestation projects in the arid and semiarid zone. In addition and as a key parameter for calculating I, S can be optimally estimated by Pereira method which is exclusively proposed for tree-based measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».