The sensitivity of carbon exchanges in Great Plains grasslands to precipitation variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Great Plains, grassland carbon dynamics differ across broad gradients of precipitation and temperature, yet finer‐scale variation in these variables may also affect grassland processes. Despite the importance of grasslands, there is little information on how fine‐scale relationships compare between them regionally. We compared grassland C exchanges, energy partitioning and precipitation variability in eight sites in the eastern and western Great Plains using eddy covariance and meteorological data. During our study, both eastern and western grasslands varied between an average net carbon sink and a net source. Eastern grasslands had a moderate vapor pressure deficit (VPD = 0.95 kPa) and high growing season gross primary productivity (GPP = 1010 ± 218 g C m −2 yr −1 ). Western grasslands had a growing season with higher VPD (1.43 kPa) and lower GPP (360 ± 127 g C m −2 yr −1 ). Western grasslands were sensitive to precipitation at daily timescales, whereas eastern grasslands were sensitive at monthly and seasonal timescales. Our results support the expectation that C exchanges in these grasslands differ as a result of varying precipitation regimes. Because eastern grasslands are less influenced by short‐term variability in rainfall than western grasslands, the effects of precipitation change are likely to be more predictable in eastern grasslands because the timescales of variability that must be resolved are relatively longer. We postulate increasing regional heterogeneity in grassland C exchanges in the Great Plains in coming decades.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».