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Enregistrement W2106746763 · doi:10.1002/hyp.9315

The impact of induced drought on transpiration and growth in a temperate pine plantation forest

2012· article· en· W2106746763 sur OpenAlexaffabout
Samantha L. MacKay, M. Altaf Arain, Myroslava Khomik, Jason Brodeur, Jens Schumacher, Henrik Hartmann, Matthias Peichl

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThroughfallEnvironmental scienceGrowing seasonTranspirationCanopyPrecipitationTemperate rainforestTemperate climateWater contentAgronomyTemperate forestSoil waterForestryEcologyEcosystemGeographyBiologyBotanySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effects of early growing season droughts on water and carbon balances in conifer forests are poorly understood. In this study, the response of canopy transpiration (Ec) and growth rates to reduced precipitation input during the early growing season was evaluated in a 70‐year old temperate white pine (Pinus strobus L.) plantation forest, in Southern Ontario, Canada. In order to induce the drought, a 20 × 20 m throughfall exclusion setup was established. Throughfall was excluded from 1 April to 3 July 2009. During this period, 270 mm of rainfall occurred (27% of annual precipitation), of which more than 90% was excluded. Sapflow, stem growth, soil moisture and soil temperature were measured in both drought and reference plots. Prior to the induced drought, both plots showed similar soil water content, transpiration rates and tree diameters. The primary control on forest water loss was vapour pressure deficit, whereas soil moisture had an effect when it reached below 0.068 m3 m−3 during the growing season. The rainfall exclusion did not negatively affect Ec until early June, approximately 54 days after drought initiation. Ec was 27% less in the drought plot compared to the reference plot when evaluated at the end of the growing season in November. Tree growth estimates at the end of the growing season indicated a 17% decrease in growth in the drought plot as compared to the reference plot. Because climate predictions foresee changes in precipitation pattern, drought spells – similar to this artificial short‐term rainfall manipulation – may be more frequent in the future. Hence, although overall precipitation may remain the same, the short‐term deficit in water supply may have important implications for forest ecosystems. The findings of this rainfall manipulation will help quantify the impacts of spring and early summer water deficit on forest ecosystems and evaluate their potential responses to future climate regimes. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations63
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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