Impacts of irrigation on the deciduous period of teak (<i>Tectona grandis</i>) in a monsoonal climate
Notice bibliographique
Résumé
Leaf phenology in tropical deciduous forests significantly influences water and carbon exchanges between vegetation and the atmosphere. Thus, a comprehensive understanding of the effects of hydrometeorological variables on the growing period is essential for predicting plant water use following climate change. We investigated whether leaf phenology, bud break, and leaf abscission in mature deciduous teak trees (Tectona grandis L. f.) were induced by the root zone soil moisture content. Using heat pulse velocity and photographic imagery, we compared the deciduous periods (DPs) of two teak trees under natural conditions and two underirrigated conditions. DPs ranged from 47 to 84 days under natural conditions, whereas irrigation shortened the DP by approximately 2 weeks and promoted high levels of water use for 10 months. Thus, the annual water use of irrigated trees far exceeded that of control trees. Under irrigated conditions, leaf abscission and reduced water use were accelerated when the daily mean vapor pressure deficit exceeded 14 hPa following a period of gradual senescence. This study presents preliminary results regarding the impact of irrigation on the teak tree DP. However, uncertainty remains due to insufficient replication; thus, further tests are needed. Nonetheless, our results may predict leaf phenology after short dry periods.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».