Size-mediated tree transpiration along soil drainage gradients in a boreal black spruce forest wildfire chronosequence
Notice bibliographique
Résumé
Boreal forests are crucial to climate change predictions because of their large land area and ability to sequester and store carbon, which is controlled by water availability. Heterogeneity of these forests is predicted to increase with climate change through more frequent wildfires, warmer, longer growing seasons and potential drainage of forested wetlands. This study aims at quantifying controls over tree transpiration with drainage condition, stand age and species in a central Canadian black spruce boreal forest. Heat dissipation sensors were installed in 2007 and data were collected through 2008 on 118 trees (69 Picea mariana (Mill.) Britton, Sterns & Poggenb. (black spruce), 25 Populus tremuloides Michx. (trembling aspen), 19 Pinus banksiana Lamb. (jack pine), 3 Larix laricina (Du Roi) K. Koch (tamarack) and 2 Salix spp. (willow)) at four stand ages (18, 43, 77 and 157 years old) each containing a well- and poorly-drained stand. Transpiration estimates from sap flux were expressed per unit xylem area, J(S), per unit ground area, E(C) and per unit leaf area, E(L), using sapwood (A(S)) and leaf (A(L)) area calculated from stand- and species-specific allometry. Soil drainage differences in transpiration were variable; only the 43- and 157-year-old poorly-drained stands had ∼ 50% higher total stand E(C) than well-drained locations. Total stand E(C) tended to decrease with stand age after an initial increase between the 18- and 43-year-old stands. Soil drainage differences in transpiration were controlled primarily by short-term physiological drivers such as vapor pressure deficit and soil moisture whereas stand age differences were controlled by successional species shifts and changes in tree size (i.e., A(S)). Future predictions of boreal climate change must include stand age, species and soil drainage heterogeneity to avoid biased estimates of forest water loss and latent energy exchanges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».