Quantification of uncertainties in conifer sap flow measured with the thermal dissipation method
Notice bibliographique
Résumé
Summary Trees play a key role in the global hydrological cycle and measurements performed with the thermal dissipation method ( TDM ) have been crucial in providing whole‐tree water‐use estimates. Yet, different data processing to calculate whole‐tree water use encapsulates uncertainties that have not been systematically assessed. We quantified uncertainties in conifer sap flux density ( F d ) and stand water use caused by commonly applied methods for deriving zero‐flow conditions, dampening and sensor calibration. Their contribution has been assessed using a stem segment calibration experiment and 4 yr of TDM measurements in Picea abies and Larix decidua growing in contrasting environments. Uncertainties were then projected on TDM data from different conifers across the northern hemisphere. Commonly applied methods mostly underestimated absolute F d . Lacking a site‐ and species‐specific calibrations reduced our stand water‐use measurements by 37% and induced uncertainty in northern hemisphere F d . Additionally, although the interdaily variability was maintained, disregarding dampening and/or applying zero‐flow conditions that ignored night‐time water use reduced the correlation between environment and F d . The presented ensemble of calibration curves and proposed dampening correction, together with the systematic quantification of data‐processing uncertainties, provide crucial steps in improving whole‐tree water‐use estimates across spatial and temporal scales.
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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) | 0,000 | 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 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 ».