MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982469912 · doi:10.1175/jhm-d-11-043.1

Evaluation of Water Stress Impact on the Parameter Values in Stomatal Conductance Models Using Tower Flux Measurement of a Boreal Aspen Forest

2011· article· en· W1982469912 sur OpenAlexaffabout
Shusen Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrometeorology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStomatal conductanceEnvironmental scienceFlux (metallurgy)Water stressConductanceAtmospheric sciencesSoil sciencePhotosynthesisHydrology (agriculture)MathematicsAgronomyBotanyChemistryPhysicsBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impact of water stress on plant stomatal conductance (g) has been widely studied but with little consensus as to the processes governing its responses. The photosynthesis-driven stomatal conductance models usually employ constant model parameters and attribute the decrease of g from water stress to the reduction of leaf photosynthesis. This has been challenged by studies showing that the model parameter values decrease when the plant is under water stress. In this study, the impact of plant water stress on the parameter values in stomatal conductance models is evaluated using the approach recently developed by S. Wang et al. and the tower flux measurements at a Canadian boreal aspen forest. Results show that the slope parameter (α) in the stomatal conductance models decreases substantially with the development of plant water stress. The magnitude of this reduction is dependent on how plant water stress is represented. Overall, the relative reduction of α from its maximum value is 28% when soil water content decreases from 0.38 to 0.18 m3 m−3, and is 38% when Bowen ratio increases from 0.25 to 3.5. Equations for α correction to account for water stress impacts are proposed. Further studies on different ecosystems are necessary to quantify the parameter variations with water stress among different climate regions and plant species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of HydrometeorologyMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207