Precipitation event distribution in Central Argentina: spatial and temporal patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The annual amount of precipitation inputs received by a site during a full year is considered a dominant spatial and temporal control of primary productivity and other related process in arid to subhumid ecosystems. However, to be effectively used by plants, these inputs have to escape runoff, favoured by large and less frequent precipitation events, and evaporation losses, favoured by small and more frequent events. Thus, available water for plant transpiration is not only influenced by the annual sum of precipitation events but also by their frequency‐size distribution. In this paper, we characterize this distribution and its association to total annual precipitation inputs through space (five sites along a tenfold precipitation gradient across 1000 km) and time (1961–2010) in the plains of central Argentina. We decomposed total precipitation into two structural components, which are the frequency and mean size of events, showing that they have similar contributions (log–log slopes ≈ 0·5) explaining precipitation shifts in space. Over time, however, we found a preponderance of mean event size explaining precipitation fluctuations, particularly towards wetter sites (log–log slopes increasing from 0·61 to 0·88). The relative variability of event sizes, independent of their mean size (i.e. inequality), was numerically characterized with Gini coefficients derived from Lorenz curves, which showed highly constant values in space and time. Assuming fixed event‐size thresholds for evaporation and runoff, and ignoring other controls beyond precipitation structure, the proportion of water potentially available for plant transpiration grew with total precipitation, raising from 0·45 to 0·71 from the driest to the wettest sites, but displaying stronger responses to total precipitation in time, particularly in drier sites. No long‐term trends in any of the precipitation structure variables were detected. Response functions of frequency and mean size of events to annual precipitation together with Lorenz curves appeared to be robust descriptors of precipitation regimes that, not requiring any a priori assumptions, are useful to assess how spatial and temporal shifts in total precipitation may concurrently affect its relative availability for plant transpiration. Copyright © 2014 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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».