Throughfall alterations by degree of <i>Tillandsia usneoides</i> cover in a southeastern US <i>Quercus virginiana</i> forest
Notice bibliographique
Résumé
Alterations to forest canopy structure directly affect the hydrology and biogeochemistry of wooded ecosystems. Epiphytes alter canopy structure, thereby intercepting rainwater, reducing penetration of rain to the surface (as throughfall), modifying throughfall chemistry, and changing throughfall responses to storm conditions. These processes are well established for epiphyte presence versus absence; yet, it is unknown how epiphyte–throughfall interactions change across an epiphyte cover continuum (important information for prediction of ecological changes with epiphyte establishment or decline from disturbance). To fill this gap, we monitored throughfall water and dissolved ions (Na+, NH4+, K+, Mg2+, Ca2+, Cl–, NO3–, PO43–, SO42–) beneath a common epiphyte (Tillandsia usneoides L.) across cover percentages (0%–20%, 21%–40%, 41%–60%, 61%–80%, 81%–100%) for 47 storms. Throughfall amount inversely responded to epiphyte cover while increasing salt wash-off and intracellular leaching. Greater epiphyte cover released NH4+ and decreased NO3– from throughfall. Storm conditions (high vapor pressure deficit, moderate wind speeds, and low intensity) strengthened throughfall responses as T. usneoides cover increased. Factorial MANOVA results revealed significant trends for throughfall ion enrichment or depletion via wash-off, leaching, and uptake. These data suggest that inclusion of epiphyte alterations to rainwater and solute inputs in ecosystem nutrient budgeting studies should consider the full continuum of epiphyte cover represented at that site.
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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 | 0,000 | 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 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 ».