Interacting controls on productivity in a northern Great Plains grassland and implications for response to ENSO events
Notice bibliographique
Résumé
In this study we investigated the causes of annual variability in peak aboveground biomass production, net ecosystem productivity (NEP) and gross ecosystem productivity (GEP) during an 8-year period (1999–2006) in a northern Great Plains grassland near Lethbridge, Alberta, Canada. In particular, we tested for a significant relationship between growing season precipitation and productivity and determined whether soil moisture carry-over from the previous fall–winter could alter this relationship. We also investigated the interaction between soil moisture availability and temperature in controlling grassland productivity. There was a very strong correlation between total precipitation input and average soil moisture content during the May–October growing season. However, the growing season average soil moisture contents in 2003 and 2006 were very similar to those recorded in 1999, despite lower than normal precipitation occurring in these 2 years. This resulted from a positive difference between precipitation and evapo-transpiration that allowed significant soil moisture to be carried-over from the previous fall–winter during both 2003 and 2006. Strong logistic relationships were observed between soil moisture and annual productivity based on data from all years except 2003 and 2006, years which had higher productivity than was predicted from the logistic regression. Interaction between temperature and soil moisture explained this difference. Productivity values in 2003 and 2006 were high compared with 1999, a year with approximately the same soil moisture content, and this resulted from the higher average growing season temperatures that were apparent in 2003 and 2006. Analysis of weather records indicated that precipitation in the month of June was significantly higher during El Niño years than during La Niña years in Lethbridge. During the study period, aboveground biomass, NEP and GEP were generally higher in El Niño years and lower in La Niña years because of associated variation in summer precipitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».