Minor contribution of overstorey transpiration to landscape evapotranspiration in boreal permafrost peatlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evapotranspiration (ET) is a key component of the water cycle, whereby accurate partitioning of ET into evaporation and transpiration provides important information about the intrinsically coupled carbon, water, and energy fluxes. Currently, global estimates of partitioned evaporative and transpiration fluxes remain highly uncertain, especially for high‐latitude ecosystems where measurements are scarce. Forested peat plateaus underlain by permafrost and surrounded by permafrost‐free wetlands characterize approximately 60% (7.0 × 10 7 km 2 ) of Canadian peatlands. In this study, 22 Picea mariana (black spruce) individuals, the most common tree species of the North American boreal forest, were instrumented with sap flow sensors within the footprint of an eddy covariance tower measuring ET from a forest–wetland mosaic landscape. Sap flux density ( J S ), together with remote sensing data and in situ measurements of canopy structure, was used to upscale tree‐level J S to overstorey transpiration ( T BS ). Black spruce trees growing in nutrient‐poor permafrost peat soils were found to have lower mean J S than those growing in mineral soils. Overall, T BS contributed less than 1% to landscape ET. Climate‐change‐induced forest loss and the expansion of wetlands may further minimize the contributions of T BS to ET and increase the contribution of standing water.
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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 ».