MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2154699226 · doi:10.5194/hess-17-2053-2013

Water-use dynamics of a peat swamp forest and a dune forest in Maputaland, South Africa

2013· article· en· W2154699226 sur OpenAlexaff
Alistair Clulow, Colin S. Everson, Jonathan S. Price, Graham Jewitt, Bruce C. Scott-Shaw

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWater Research Commission
Mots-clésSwampWetlandPeatWater tableEnvironmental scienceUnderstoryDeciduousGeographyWater balanceHydrology (agriculture)AgroforestryForestryEcologyGeologyGroundwaterCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Peat swamp forests are the second rarest forest type found in South Africa while dune forests have been under severe threat through mining and agriculture. Both forest types exist in the conservation area, and World Heritage site, known as the iSimangaliso Wetland Park on the East coast of South Africa. The area is prone to severe droughts (Taylor et al., 2006) and recent attempts to understand the local water balance revealed that there was insufficient information on the water use of the indigenous forests of the area. The peat swamp forest and dune forest sites studied in this research were located within close proximity to each other, yet, are characterised by different landscape positions in terms of water availability. The coastal dune forest soil profile was generally dry and sandy and the tree roots did not have access to the water table. In contrast the peat swamp forest is located in an interdunal wetland where the trees have permanent access to water. The climate at both sites is subtropical with a mean annual precipitation of 1200 mm yr−1. However, over 20 months of measurement, the first summer (October 2009 to March 2010) was drier (424 versus 735 mm) than the second summer (October 2010 to March 2011) emphasising the variability of the rainfall in the area and providing a wide range of conditions measured. The sap flow of an evergreen, overstory Syzygium cordatum and a semi-deciduous, understory Shirakiopsis elliptica were measured in the peat swamp forest using the heat ratio method. The Syzygium cordatum water use was not highly seasonal and the daily maximum water use ranged from approximately 30 L d−1 in winter to 45 L d−1 in summer whereas the \\textit{Shirakiopsis elliptica} water use was more seasonal at 2 L d−1 in winter and 12 L d−1 in summer. The water use of the Syzygium cordatum was not influenced by seasonal rainfall variations and was actually higher in the drier summer (October 2009 to March 2010). Three trees of different heights were monitored in the same way in the dune forest and the water use found to be highly seasonal. Over the entire measurement period, the water use was highest for an emergent Mimusops caffra (5 to 45 L d−1), whereas the water use of the Eugenia natalitia (2 to 28 L d−1) and Drypetes natalensis (1 to 4 L d−1) was lower. At the dune forest, the water use was highest in the wetter summer due to the reliance of the trees on rainfall to recharge the soil water. A split-line regression showed that on average, soil water limited tree water use 64% of the time over the measurement period at the dune forest. For modelling tree water use at the dune forest, it was concluded that a two-stage model, taking soil water content into account (from multiple sampling points), would be necessary.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHydrology and earth system sciencesMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207