Modelling rainfall interception loss in forest restoration trials in Panama
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A modified Liu analytical model of rainfall interception (Ic) by tree canopies was evaluated using rainfall, throughfall and stemflow data collected from forest restoration trials in the Republic of Panama. The model uses an introduced approach to estimating the water storage capacities of tree boles, which has a more realistic physical basis than earlier iterations of the Liu model. Study species (Acacia mangium, Gliricidia sepium, Guazuma ulmifolia, Ochroma pyramidale, and Pachira quinata) were selected on the basis of differing leaf size and crown characteristics. Significant interspecific differences in both observed and simulated cumulative interception loss were found, with A. mangium intercepting more rainfall than other species. Errors between calculated and modelled cumulative Ic ranged from + 6·3% to + 30·5%, with modelled Ic always being the larger term. During‐event evaporation rates from the study trees were positively related to tree height, crown area, and basal diameter. Crown area and the storage capacity of tree boles were negatively correlated. The results of a sensitivity analysis suggested that the modified model was most sensitive to variations in during‐event evaporation rate. The implications of the model's sensitivity to during‐event evaporation and the importance of this mechanism of interception loss are discussed, while suggestions are provided that may lead to further improvements to the analytical model. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».