Water-stress-induced breakdown of carbon–water relations: indicators from diurnal FLUXNET patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Understanding of terrestrial carbon and water cycles is currently hampered by an uncertainty in how to capture the large variety of plant responses to drought. In FLUXNET, the global network of CO2 and H2O flux observations, many sites do not uniformly report the ancillary variables needed to study drought response physiology. To this end, we outline two data-driven indicators based on diurnal energy, water, and carbon flux patterns derived directly from the eddy covariance data and based on theorized physiological responses to hydraulic and non-stomatal limitations. Hydraulic limitations (i.e. intra-plant limitations on water movement) are proxied using the relative diurnal centroid (CET*), which measures the degree to which the flux of evapotranspiration (ET) is shifted toward the morning. Non-stomatal limitations (e.g. inhibitions of biochemical reactions, RuBisCO activity, and/or mesophyll conductance) are characterized by the Diurnal Water–Carbon Index (DWCI), which measures the degree of coupling between ET and gross primary productivity (GPP) within each day. As a proof of concept we show the response of the metrics at six European sites during the 2003 heat wave event, showing a varied response of morning shifts and decoupling. Globally, we found indications of hydraulic limitations in the form of significantly high frequencies of morning-shifted days in dry/Mediterranean climates and savanna/evergreen plant functional types (PFTs), whereas high frequencies of decoupling were dominated by dry climates and grassland/savanna PFTs indicating a prevalence of non-stomatal limitations in these ecosystems. Overall, both the diurnal centroid and DWCI were associated with high net radiation and low latent energy typical of drought. Using three water use efficiency (WUE) models, we found the mean differences between expected and observed WUE to be −0.09 to 0.44 µmol mmol−1 and −0.29 to −0.40 µmol mmol−1 for decoupled and morning-shifted days, respectively, compared to mean differences −1.41 to −1.42 µmol mmol−1 in dry conditions, suggesting that morning shifts/hydraulic responses are associated with an increase in WUE, whereas decoupling/non-stomatal limitations are not.
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 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) | 0,002 | 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 ».