Estimating maximum mean canopy stomatal conductance for use in models
Notice bibliographique
Résumé
Fertilized (F) and irrigated and fertilized (IF) stands of Pinus taeda L. produced twice the leaf area index of irrigated (I) and control (C) stands. Based on sap flux-scaled mean stomatal conductance (GS), we found that stomatal conductance in F was half that in other treatments. During the growing season, GS was related to vapor pressure deficit (D) and soil moisture. During the cooler season, soil moisture was high and light accompanied D in controlling GS. Under all conditions and treatments, the rate of decrease in GS with D was proportional to GS at low D (= 1 kPa). We evaluated whether GS can be used as an input to growth models and used a simple growth model (3-PG), which also predicts stand transpiration (EC), to compare with direct EC measurements in the four stands. Model predictions of monthly EC based on Penman-Montieth equation parameterized with maximum GS (GSmax) estimated under highest "native" soil moisture (0.07 m3·m3) produced long-term values within 10% of measured EC. When the model was parameterized with GSmax estimated under experimentally raised soil moisture, or with porometrically measured conductance, EC values were consistently overpredicted from 12 to 33%. Thus, sap-flux scaled mean canopy stomatal conductance obtained under non limiting light conditions, low D, and highest native soil moisture, is the most appropriate parameter value for certain single-leaf type of models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».