Modelling rainfall interception loss in forest restoration trials in Panama
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A modified Liu analytical model of rainfall interception ( I c ) 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 I c ranged from + 6·3% to + 30·5%, with modelled I c 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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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle