The impact of soil moisture availability on forest growth indices for variably layered coarse‐textured soils
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The reestablishment of productive forests over mining waste and overburden is a primary reclamation goal in oil sands mining in Northern Alberta, Canada. Soil water conditions in coarse‐textured soils can be limiting to forest growth. The objective of this study was to evaluate the effect that textural variability may have on plant‐available water and concomitant forest productivity on coarse‐textured reclamation soils. The ecophysiological and biogeochemical processes model, Biome‐BGC (Thornton et al ., Agricultural and Forest Meteorology 113: 185–222, 2002), was employed to simulate forest dynamics. The water flow sub‐model in Biome‐BGC was replaced by a field‐validated physically based formulation for transient unsaturated water flow. The modified model was assessed using validated physiological parameters, and model predictions were compared with measurements of aboveground biomass dynamics for jack pine ( Pinus banksiana Lamb), white spruce [ Picea glauca (Moench) Voss], and trembling aspen ( Populus tremuloides Michx.). The modified Biome‐BGC model was then used to evaluate the response of leaf area index and net primary production to available water holding capacity on texturally variable, coarse‐textured soils. The results indicate that textural variability could increase the available water holding capacity within a 1‐m profile of coarse‐textured soil by 8 to 16 mm. This enhanced available water holding capacity could increase forest leaf area index by 0·3 to 0·8 and net primary production by 14–30% depending on the specific soil texture and tree species. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle