Distributed Plant Hydraulic and Hydrological Modeling to Understand the Susceptibility of Riparian Woodland Trees to Drought‐Induced Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mechanistic understanding of drought‐induced forest mortality hinges on improved models that incorporate the interactions between plant physiological responses and the spatiotemporal dynamics of water availability. We present a new framework integrating a three‐dimensional groundwater model, Parallel Flow, with a physiologically sophisticated plant model, Terrestrial Regional Ecosystem Exchange Simulator. The integrated model, Parallel Flow‐Terrestrial Regional Ecosystem Exchange Simulator, was demonstrated to quantify the susceptibility of riparian cottonwoods ( Populus angustifolia , Populus deltoides , and native hybrids) in southwestern Canada to sustained atmospheric drought and variability in stream flow. The model reasonably captured the dynamics of soil moisture and evapotranspiration in both wet and dry years, including the resilience of cottonwoods despite their high vulnerability to xylem cavitation. Unrealistic predictions of mortality could be generated when ignoring lateral groundwater flow. Our results also illustrated a mechanistic linkage between streamflow and cottonwood health. In the absence of precipitation, normal streamflow could sustain 94% of cottonwoods, and higher streamflows would be required to sustain all of the floodplain cottonwoods. Further, the risk of mortality was mediated by plant hydraulic properties. These results underpin the importance of integrating groundwater processes and plant hydraulics in order to analyze the forest response to sustained severe drought, which could increase in the future due to climate change combined with increasing river water withdrawals.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».