Modeling snowpack and soil temperature and moisture conditions in a jack pine, black spruce and aspen forest stand in central Saskatchewan (BOREAS SSA)
Notice bibliographique
Résumé
Impacts of climate change on above- and below-ground heat and moisture conditions were modeled so that other impacts on, e.g., local carbon (C) and C-based pools for nutrients and pollutants such as Hg can be predicted reliably. This paper shows how the 199–-2003 data for the jack pine (jp; Pinus banksiana Lamb.), black spruce (bs; Picea mariana) and aspen (ta; Populus tremuloides) sites of the Southern Study Area of the BOREAS project were used to estimate some of the hydrothermal soil responses at these locations to daily variations in precipitation and air temperature. This was done by initializing and calibrating a forest hydrology model that has the capacity to simulate flow and retention of moisture and heat, as modified by canopy closure, ground cover, forest-floor depth, and soil composition. The calculations and data revealed strong but predictable site-specific differences in soil temperature and frost penetration (jp: 1–2 m > ta: 0.5–1 m > bs: 0–0.5 m), in soil moisture freezing (ta < bs < jp), and in moisture retention (jp < ta < bs). Apart from daily weather, these differences depended on soil texture (loamy/sandy texture impeded/encouraged soil freezing, respectively), and on the thermal insulation and moisture retention of the combined forest floor, moss and lichens layers (ta < jp < bs). Key words: Jack pine, aspen, black spruce, soil moisture, soil temperature, frost penetration, snowpack, boreal conditions
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».