Water Level Controls on Sap Flux of Canopy Species in Black Ash Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Black ash (Fraxinus nigra Marsh.) exhibits canopy dominance in regularly inundated wetlands, suggesting advantageous adaptation. Black ash mortality due to emerald ash borer (Agrilus planipennis Fairmaire) will alter canopy composition and site hydrology. Retention of these forested wetlands requires understanding black ash’s ecohydrologic role. Our study examined the response of sap flux to water level and atmospheric drivers in three codominant species: black ash, red maple (Acer rubrum L.), and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.), in depressional wetlands in western Michigan, USA. The influence of water level on sap flux rates and response to vapor pressure deficit (VPD) was tested among species. Black ash had significantly greater sap flux than non-black ash at all water levels (80–160% higher). Black ash showed a significant increase (45%) in sap flux rates as water levels decreased. Black ash and red maple showed significant increases in response to VPD as water levels decreased (112% and 56%, respectively). Exploration of alternative canopy species has focused on the survival and growth of seedlings, but our findings show important differences in water use and response to hydrologic drivers among species. Understanding how a replacement species will respond to the expected altered hydrologic regimes of black ash wetlands following EAB infestation will improve species selection.
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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) | 0,001 | 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 ».