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Enregistrement W2093927274 · doi:10.2134/agronj2006.0335

Analysis of Scaling‐Up Resistances from Leaf to Canopy Using Numerical Simulations

2007· article· en· W2093927274 sur OpenAlexaff
Adriana C. Furon, J. Warland, Claudia Wagner‐Riddle

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopyCanopy conductanceScalingAtmospheric sciencesEnvironmental scienceMathematicsStomatal conductanceTranspirationMeteorologyPhysicsBotanyGeometryBiologyVapour Pressure Deficit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multi‐layer model, combining Lagrangian dispersion at the canopy level with Ohm's Law analogy at the leaf level, was used in numerical simulations to assess the leaf‐to‐canopy scale translation of surface resistances. The model produced unique profiles of fluxes and scalar concentrations that satisfied both the dispersion and leaf models. Environmental factors and canopy architecture were varied, and stomatal conductance was simulated using either a simple relationship with net radiation or the Ball and Berry model to account for feedback mechanisms. Results showed that, when the assumptions of the Penman–Monteith equation were met, scaled‐up leaf conductance closely matched the bulk canopy conductance. However, as the scenarios modeled departed from the ideal conditions of Penman–Monteith, the agreement decreased. In particular, correct estimation of the aerodynamic resistance, through correct parameterization of the roughness length for sensible heat, was identified as a key issue.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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