Scaling from single-point sap velocity measurements to stand transpiration in a multispecies deciduous forest: uncertainty sources, stand structure effect, and future scenarios
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in studies estimating stand water use in mixed-species forests is how to effectively scale data from individual trees to the stand. This is the case for forest ecosystems in the northeastern USA where differences in water use among species and across different size classes have not been extensively studied, despite their relevance for a wide range of ecosystem services. Our objectives were to assess the importance of different sources of variability on transpiration upscaling and explore the potential impacts of future shifts in species composition on the forest water budget. We measured sap velocity in five tree species (Fagus grandifolia Ehrh., Acer rubrum L., Acer saccharum Marsh., Betula alleghaniensis Britton, and Betula papyrifera Marsh.) in a mature stand and a young stand in New Hampshire, USA. Our results showed that the greatest potential source of error was radial variability and that tree size was more important than species in determining sap velocity. Total sapwood area was demonstrated to exert a strong controlling influence on transpiration, varying depending on tree size and species. We conclude that the effect of potential species shifts on transpiration will depend on the sap velocity, determined not only by radial variation and tree size, but also by the sapwood area distribution in the stand.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».