MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2605802402 · doi:10.1002/clen.201600008

Nutrient Fluxes in Rainfall, Throughfall, and Stemflow in <i>Pinus densata</i> Natural Forest of Tibetan Plateau

2017· article· en· W2605802402 sur OpenAlexaff
Jie Lu, Shuoxin Zhang, Jiangping Fang, Hongan Yan, Jiangrong Li

Notice bibliographique

RevueCLEAN - Soil Air Water · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThroughfallStemflowPlateau (mathematics)Environmental scienceHydrology (agriculture)CanopyNutrientChemistrySoil scienceSoil waterEcologyGeologyMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to measure the chemical components of the rainfall, throughfall, and stemflow, and to evaluate the characteristics of the solutes in the Pinus densata forest in Tibetan plateau. Rainfall, throughfall, and stemflow were monitored from March 2011 to November 2013. The pH and concentrations of Cl − , Na + , K + , Ca 2+ , and Mg 2+ were measured. Depositions of rainfall, throughfall, and stemflow, and canopy budget of different solutes were calculated. There were significant correlations among throughfall, stemflow, and rainfall. The monthly pH of the three forms of water was significantly different between each other. The annual average concentrations of the solutes showed the following order: stemflow&gt;throughfall&gt;rainfall. The annual mean rainfall depositions of rainfall, throughfall, and stemflow were 104.20, 175.54, and 16.60 kg ha −1 · per year, respectively. Annual net throughfall and stemflow deposit was 87.94 kg ha −1 · per year. The main source of and came from rainfall while Cl − , Na + , K + , Ca 2+ , and Mg 2+ input mainly came from the throughfall. Settlement of NH 4 + ‐N was close to the global average, Cl − , K + , Mg 2+ were above the global average, and Na + and Ca 2+ were slightly lower than the global average. The rainfall may have the potential to supply nutrients in the P. densata forest in the Tibetan plateau.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCLEAN - Soil Air WaterMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207