Linking Soil Moisture Variation and Abundance of Plants to Geomorphic Processes: A Generalized Model for Erosion‐Uplifting Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The diffusive and advective erosion‐created landscapes have similar structure (hillslopes and channels) across different scales regardless of variations in drivers and controls. The relative magnitude of diffusive erosion to advective erosion (D/K ratio) in a landscape development model controls hillslope length, shape, and drainage density, which regulate soil moisture variation, one of the critical resources of plants, through the contributing area (A) and local slope (S) represented by a topographic index (TI). Here we explore the theoretical relation between geomorphic processes, TI, and the abundance and distribution of plants. We derived an analytical model that expresses the TI with D, K, and A. This gives us the relation between soil moisture variation and geomorphic processes. Plant tolerance curves are used to link plant performance to soil moisture. Using the hypothetical tolerance curves of three plants, we show that the abundance and distribution of xeric, mesic, and hydric plants on the landscape are regulated by the D/K ratio. Where diffusive erosion is the major erosion process (large D/K ratio), mesic plants have higher abundance relative to xeric and hydric plants and the landscape has longer and convex‐upward hillslope and low channel density. Increasing the dominance of advective erosion increases relative abundance of xeric and hydric plants dominance, and the landscape has short and concave hillslope and high channel density.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».