Investigation of plant growth and transpiration-induced matric suction under mixed grass–tree conditions
Notice bibliographique
Résumé
Although evapotranspiration-induced matric suction for single species has been widely studied, little is known about how mixed-species planting would affect plant growth and induced matric suction. This study aims to explore the effects of grass–tree interaction on their growth and induced matric suction during evapotranspiration (ET) and rainfalls. Field monitoring was carried out to measure matric suction responses in compacted soil that was vegetated with (i) single tree species, Schefflera heptaphylla, and (ii) mixed species of the trees and a grass species, Cynodon dactylon. In each condition, three tree spacings (120, 180, and 240 mm) were planted. When tree spacing increased from 120 to 240 mm, the peak tree root area index (RAI, for fine roots with diameter <2 mm) decreased by 16%, but the peak grass RAI increased by 29%. At mixed planting plots, the ET-induced peak matric suction for a tree spacing of 240 mm was 20% higher than that for a spacing of 180 mm because of increased contribution of grass-root water uptake as the trees were more widely spaced. Without grass, a reverse trend was observed as tree–tree interaction reduced at wide spacings. The peak ET-induced matric suction had a significant linear correlation with RAI. During rainfalls, the highest matric suction was preserved for the case of 240 mm spacing due to the greatest reduction of soil hydraulic conductivity by the presence of roots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».