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Enregistrement W2061175526 · doi:10.1111/j.1365-2486.2005.01103.x

Comparison of ecosystem water‐use efficiency among Douglas‐fir forest, aspen forest and grassland using eddy covariance and carbon isotope techniques

2006· article· en· W2061175526 sur OpenAlexafffundabout
Stéphane Ponton, Lawrence B. Flanagan, K. P. Alstad, Bruce Johnson, Kai Morgenstern, Natascha Kljun, T. Andrew Black, Alan Barr

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesBIOCAP Canada
Mots-clésEddy covarianceEnvironmental scienceWater-use efficiencyEvapotranspirationEcosystemTranspirationGrasslandVapour Pressure DeficitDeciduousTerrestrial ecosystemEcologyAtmospheric sciencesAgronomyPhotosynthesisBotanyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Comparisons were made among Douglas‐fir forest, aspen (broad leaf deciduous) forest and wheatgrass (C3) grassland for ecosystem‐level water‐use efficiency (WUE). WUE was defined as the ratio of photosynthetic CO2 assimilation rate and evapotranspiration (ET) rate. The ET data measured by eddy covariance were screened so that they overwhelmingly represented transpiration. The three sites used in this comparison spanned a range of vegetation (plant functional) types and environmental conditions within western Canada. When compared in the relative order Douglas‐fir (located on Vancouver Island, BC), aspen (northern Saskatchewan), grassland (southern Alberta), the sites demonstrated a progressive decline in precipitation and a general increase in maximum air temperature and atmospheric saturation deficit (Dmax) during the mid‐summer. The average (±SD) WUE at the grassland site was 2.6±0.7 mmol mol−1, which was much lower than the average values observed for the two other sites (aspen: 5.4±2.3, Douglas‐fir: 8.1±2.4). The differences in WUE among sites were primarily because of variation in ET. The highest maximum ET rates were approximately 5, 3.2 and 2.7 mm day−1 for the grassland, aspen and Douglas‐fir sites, respectively. There was a strong negative correlation between WUE and Dmax for all sites. We also made seasonal measurements of the carbon isotope ratio of ecosystem respired CO2 (δR) in order to test for the expected correlation between shifts in environmental conditions and changes to the ecosystem‐integrated ratio of leaf intercellular to ambient CO2 concentration (ci/ca). There was a consistent increase in δR values in the grassland, aspen forest and Douglas‐fir forest associated with a seasonal reduction in soil moisture. Comparisons were made between WUE measured using eddy covariance with that calculated based on D and δR measurements. There was excellent agreement between WUE values calculated using the two techniques. Our δR measurements indicated that ci/ca values were quite similar among the Douglas‐fir, aspen and grassland sites, despite large variation in environmental conditions among sites. This implied that the shorter‐lived grass species had relatively high ci/ca values for the D of their habitat. By contrast, the longer‐lived Douglas‐fir trees were more conservative in water‐use with lower ci/ca values relative to their habitat D. This illustrates the interaction between biological and environmental characteristics influencing ecosystem‐level WUE. The strong correlation we observed between the two independent measurements of WUE, indicates that the stable isotope composition of respired CO2 is a useful ecosystem‐scale tool to help study constraints to photosynthesis and acclimation of ecosystems to environmental stress.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations296
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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